Wir sagen oft: Wer nicht messen kann, kann nicht wachsen. Die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des kommerziellen Werts von Unternehmen. Am Arbeitsplatz müssen wir eine Reihe systematischer, wissenschaftlicher und geschäftskonformer Datenanalysekenntnisse beherrschen, um den Anforderungen der täglichen Arbeit gerecht zu werden.
Unter Datenanalyse versteht man den Prozess des Sammelns, Verarbeitens und Analysierens von Daten, um wertvolle Informationen für die Arbeitsführung abzuleiten. Es hilft, Geschäftsfortschritte und -änderungen zu verstehen, Probleme zu lokalisieren, die Arbeitsrichtung zu bestimmen und die Arbeitseffektivität zu messen.
Die Datenanalyse wird für die Entwicklung von Unternehmen immer wichtiger, und mehr als 90 % der Unternehmen verwenden Daten oder werden dies tun. Gleichzeitig wird die Datenanalyse als effektives Mittel zur Analyse und Lösung von Problemen zu einer wesentlichen Kernkompetenz für Fachkräfte in verschiedenen Positionen wie Marketing, HR, Beratung und Investment.
Für Neueinsteiger am Arbeitsplatz können die Fähigkeiten zur Datenanalyse dabei helfen, schneller einen Job zu finden und ein hohes Gehalt zu erhalten; Experten vor Ort können tiefgreifende Recherchen zu Berufsfeldern durchführen und schnell Branchenkompetenz erlangen; Daten sind die Grundlage für jede Entscheidung Für kleine und mittlere Manager kann die Beherrschung genauer Daten einen größeren Einfluss auf die Entscheidungsfindung von Führungskräften haben, die auf Daten angewiesen sind, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und Chancen schnell zu erkennen.
Die Datenanalyse ist auch für viele Branchen und Positionen eine notwendige Fähigkeit. Beispielsweise wird die Internetbranche für die tägliche Analyse des Benutzerverhaltens, die Analyse von Verkehrsindikatoren, die Bewertung der Mitarbeiterfähigkeiten usw. verwendet Verkaufsüberwachung, Produktauswahl und Filialerweiterung; Personal/Finanzen werden häufig zur Verbesserung der Effizienz, des Geschäftswesens und zur Erkennung von Werbeeffekten und zur Verbesserung der Medienplatzierung eingesetzt -Zeitkostenkontrolle, Social Listening usw.
Der Wert der Datenanalyse ist eine wichtige Fähigkeit, die normale arbeitende Menschen außergewöhnlich macht, daher sollte jeder über Datenanalysefähigkeiten verfügen.
Um Ideen für die Datenanalyse zu haben, müssen Sie zunächst gängige Analysemethoden beherrschen. Sobald Sie diese häufig verwendeten Methoden verstanden haben, werden Sie natürlich Ideen für die Datenanalyse haben.
1. Häufig verwendete Datenanalysemethoden
Was sind die am häufigsten verwendeten Datenanalysemethoden? Je nach Analysezweck im Geschäftsszenario kommen unterschiedliche Analysemethoden zum Einsatz.
Häufig verwendete Datenanalysemethoden
Wenn die oben genannten häufig verwendeten Analysemethoden Sie nicht zufriedenstellen können, finden Sie im Folgenden eine umfassendere Ergänzung zum Datenmodell.
2. 35 Datenanalysemodelle, die man unbedingt erlernen muss
Häufig verwendete Datenanalysemodelle sind in drei Kategorien unterteilt:
1) Reine Theorie, nichts mit Daten zu tun. Zum Beispiel SWOT, PEST usw. Bei diesem Modell handelt es sich ausschließlich um eine Denkmethode, die Ihnen bei der Durchführung einer Datenanalyse hilft.
2) Modell basierend auf Indikatorberechnung. Beispielsweise werden die Trichtermethode, das AARRR, das Matrixmodell, die DuPont-Analyse usw. am häufigsten im Datenanalysegeschäft verwendet und stehen in direktem Zusammenhang mit den KPIs des Unternehmens. Sie werden häufig in der Geschäftsanalyse, im Datensystem usw. des Unternehmens verwendet .;
3) Algorithmusbasiertes Modell. Zu den Algorithmenmodellen gehören einfache Modelle wie Zeitreihen usw. sowie maschinelles Lernen, Regression, Clustering usw.
35 Datenanalysemodelle, die Sie lernen müssen
Zu den 35 in der Abbildung zusammengestellten Datenanalysemodellen, die unbedingt erlernt werden müssen, gehören die ersten beiden Modelle, nämlich das rein theoretische Modell und das auf der Indikatorberechnung basierende Modell, die jedem sowohl Denk- als auch Analysemethoden bieten.
Beherrschen Sie die häufig verwendeten Datenanalysemethoden und -modelle. Im spezifischen Prozess der Datenanalyse müssen Sie über professionelle Analysekenntnisse und -werkzeuge verfügen, um den Zweck der Datenanalyse zu erreichen.
1. Grundkenntnisse der Datenanalyse
Kenntnisse in der Datenanalyse
Im eigentlichen Betrieb der Datenanalyse müssen Sie auch einige Grundkenntnisse der Datenanalyse verstehen und beherrschen. Dieses Bild gliedert sich in drei Aspekte: statistische Reserven, Analysesprache und -werkzeuge sowie Algorithmusprinzipien.
2. Datenanalyse und Mining
Was ist Data Mining? Data Mining ist ein Prozess, bei dem potenziell nützliche Informationen und Wissen aus einer großen Menge unvollständiger, verrauschter, unscharfer und zufälliger Daten extrahiert werden, die den Menschen im Voraus unbekannt sind.
Datenanalyse und -erschließung
Der Schwerpunkt des Data Mining liegt auf der Suche nach unbekannten Mustern und Gesetzmäßigkeiten. Einer der bekannteren Fälle ist die „Beer and Diapers Story“.
In amerikanischen Familien mit Babys kaufen junge Väter oft Bier für sich selbst, wenn sie in den Supermarkt gehen, um Windeln zu kaufen. Dies führt dazu, dass Bier und Windeln, zwei scheinbar unzusammenhängende Artikel, oft im selben Einkaufskorb erscheinen. Nachdem dieses Phänomen entdeckt wurde, versuchte der Supermarkt, Bier und Windeln im selben Bereich des Ladens zu platzieren, damit junge Väter diese beiden Artikel schnell finden und ihren Einkauf abschließen konnten.
Diese Geschichte generierte mehr Verkäufe, weil sie durch Data-Mining-Ergebnisse gestützt wurde.
3. Häufig verwendete Formeln in
Excel Excel ist ein bei unserer Arbeit häufig verwendetes Werkzeug. Die kompetente Verwendung von Excel kann uns nicht nur dabei helfen, die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern, sondern auch die Datenanalyse einfach und effizient zu gestalten und uns von mühsamer und sich wiederholender Arbeit zu befreien. frei davon.
In Excel häufig verwendete Formeln
4. Excel-Pivot-Tabelle
Die am häufigsten verwendete Datenanalyse in Excel ist die Pivot-Tabelle. Es handelt sich um ein Datenanalysetool, das verschiedene detaillierte Datentabellen schnell klassifizieren und zusammenfassen kann. Es kann grundsätzlich die Anforderungen der primären und einfachen Datenanalyse erfüllen Es ist nicht sehr kompliziert, Ihrem Vorgesetzten Bericht zu erstatten. Durch den geschickten Einsatz von Pivot-Tabellen können Sie Ihren Ausdruck detaillierter und präziser gestalten.
5. Gemeinsame Datenindikatoren
Nicht alle Daten werden als Indikatoren bezeichnet. Nur Daten, die einen Referenzwert für das Unternehmen haben, werden als Indikatoren bezeichnet.
Es gibt viele Datenindikatoren, die das Geschäftsverhalten verändern, Benutzer binden, Mundpropaganda verbreiten und die Marke maximieren können, wodurch ein positives Markenimage entsteht und mehr Umsatz entsteht. Gute Datenindikatoren sollten Orientierung für die Entwicklungsphase des Produktgeschäftsbereichs geben.
Häufig verwendete Datenindikatoren
Es gibt drei gängige Datenindikatoren: umfassende Indikatoren, die die Gesamtsituation des Produkts widerspiegeln, Prozessindikatoren, die das Benutzerverhalten widerspiegeln, und Geschäftsindikatoren, die spezifische Geschäftsbedingungen widerspiegeln. Verschiedene Branchen konzentrieren sich auf unterschiedliche Datensituationen und es gibt viele Möglichkeiten, Daten zu erhalten. Die Antworten finden Sie in diesem Bild.
Eine fähige Person am Arbeitsplatz, sei es bei der Planung von Veranstaltungen, beim Produktwachstum oder bei der Entscheidungsfindung zur Produktoptimierung, muss nicht nur auf umfassende berufliche Fähigkeiten und Methoden achten, sondern auch über die Fähigkeit verfügen, Datendenken zur Analyse des gesamten Unternehmens zu nutzen.
Vielleicht haben Sie noch nie darauf geachtet, Ihre Datenfähigkeiten zu kultivieren, also werden Sie von nun an mehr Kontakt mit dem Unternehmen haben, mehr über das Geschäft verstehen, mehr üben und mehr analysieren, wenn Sie immer mehr Erfolgserlebnisse haben , werden Sie die Macht der Daten erleben.
Das Obige ist der relevante Inhalt zur Datenanalyse . Alle oben genannten Datenanalysefälle werden mit ProcessOn erstellt .
Kostenlose Online-Zusammenarbeit für Mind Maps und Flussdiagramme Kostenlos verwenden 
