On dit souvent que si on ne peut pas mesurer, on ne peut pas grandir. L'analyse des données joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la valeur commerciale des entreprises. Sur le lieu de travail, nous devons maîtriser un ensemble de connaissances en matière d'analyse de données systématiques, scientifiques et conformes aux exigences commerciales pour faire face aux besoins du travail quotidien.
L'analyse des données est le processus de collecte, de traitement et d'analyse des données afin d'en tirer des informations précieuses pour orienter le travail. Il permet de comprendre les progrès et les changements de l'entreprise, de localiser les problèmes, d'orienter le travail et de mesurer l'efficacité du travail.
L'analyse des données devient de plus en plus importante pour le développement des entreprises, et plus de 90 % des entreprises appliquent ou appliqueront des données. Dans le même temps, l’analyse des données, en tant que moyen efficace d’analyse et de résolution de problèmes, deviendra une compétence de base essentielle pour les professionnels occupant divers postes tels que le marketing, les ressources humaines, le conseil et l’investissement.
Pour les nouveaux arrivants sur le lieu de travail, bénéficier de capacités d'analyse de données peut vous aider à trouver un emploi plus rapidement et à obtenir un salaire élevé. Les experts sur le terrain peuvent mener des recherches approfondies sur les domaines professionnels et établir rapidement l'autorité des données de l'industrie qui constitue la base de toute décision ; -making. Pour les gestionnaires de petite et moyenne taille, la maîtrise de données précises peut garantir que les avantages commerciaux/projets ont un plus grand impact sur la prise de décision des hauts dirigeants, qui s'appuient sur les données pour obtenir des informations commerciales et identifier rapidement les opportunités.
L'analyse des données est également une capacité nécessaire pour de nombreux secteurs et postes.Par exemple, l'industrie Internet est utilisée pour l'analyse quotidienne du comportement des utilisateurs, l'analyse des indicateurs de trafic, l'analyse de la publicité, l'évaluation des capacités des employés, etc. le suivi des ventes, la sélection des produits et l'expansion des magasins, les activités promotionnelles ; les ressources humaines/finances sont souvent utilisées pour la création d'indicateurs, l'amélioration de l'efficacité, l'essence commerciale et les décisions commerciales sont utilisées pour la détection des effets publicitaires, les suggestions de placement dans les médias, le réel ; -maîtrise des coûts de temps, écoute sociale, etc.
La valeur de l’analyse des données est une capacité importante qui rend les travailleurs ordinaires extraordinaires, c’est pourquoi tout le monde devrait disposer de capacités d’analyse des données.
Pour avoir des idées d’analyse de données, vous devez d’abord maîtriser les méthodes d’analyse courantes. Une fois que vous aurez compris ces méthodes couramment utilisées, vous aurez naturellement des idées pour l’analyse des données.
1. Méthodes d'analyse des données couramment utilisées
Quelles sont les méthodes d’analyse de données couramment utilisées ? En fonction de l'objectif de l'analyse dans le scénario commercial, différentes méthodes d'analyse seront utilisées.
Méthodes d'analyse de données couramment utilisées
Si les méthodes d'analyse couramment utilisées ci-dessus ne peuvent pas vous satisfaire, ce qui suit est un supplément plus complet au modèle de données.
2. 35 modèles d'analyse de données incontournables
Les modèles d'analyse de données couramment utilisés sont divisés en trois catégories :
1) Théorie pure, rien à voir avec les données. Par exemple, SWOT, PEST, etc. Ce modèle est strictement une méthode de réflexion pour vous aider à effectuer une analyse des données ;
2) Modèle basé sur le calcul d'indicateurs. Par exemple, la méthode de l'entonnoir, l'AARRR, le modèle matriciel, l'analyse DuPont, etc., sont les plus couramment utilisés dans le domaine de l'analyse de données et sont directement liés aux KPI de l'entreprise. Ils sont souvent utilisés dans l'analyse commerciale, le système de données, etc. .;
3) Modèle basé sur un algorithme. Les modèles d'algorithmes incluent des modèles simples tels que les séries chronologiques, etc., ainsi que l'apprentissage automatique, la régression, le clustering, etc.
35 modèles d'analyse de données à apprendre
Les 35 modèles d'analyse de données incontournables compilés dans la figure comprennent les deux premiers modèles, à savoir le modèle purement théorique et le modèle basé sur le calcul d'indicateurs, qui offrent à chacun des méthodes de réflexion et d'analyse.
Maîtrisez les méthodes et modèles d'analyse de données couramment utilisés. Dans le processus spécifique d'analyse des données, vous devez disposer de connaissances et d'outils professionnels en analyse pour atteindre l'objectif de l'analyse des données.
1. Connaissance de base de l'analyse des données
Connaissances en analyse de données
Dans le fonctionnement réel de l'analyse des données, vous devez également comprendre et maîtriser certaines connaissances de base de l'analyse des données. Cette image est organisée sous trois aspects : les réserves statistiques, le langage et les outils d'analyse et les principes des algorithmes.
2. Analyse et exploration de données
Qu'est-ce que l'exploration de données ? L’exploration de données est un processus d’extraction d’informations et de connaissances potentiellement utiles à partir d’une grande quantité de données incomplètes, bruitées, floues et aléatoires, inconnues à l’avance des utilisateurs.
l'exploration et l'exploitation des données
L'objectif de l'exploration de données est de trouver des modèles et des régularités inconnus. L'un des cas les plus célèbres est celui de « l'histoire de la bière et des couches ».
Dans les familles américaines avec des bébés, les jeunes pères achètent souvent de la bière pour eux-mêmes lorsqu'ils vont au supermarché pour acheter des couches. Cela conduit au phénomène selon lequel la bière et les couches, deux articles apparemment sans rapport, apparaissent souvent dans le même panier. Après avoir découvert ce phénomène, le supermarché a essayé de placer la bière et les couches dans la même zone du magasin afin que les jeunes pères puissent trouver rapidement ces deux articles et terminer leurs courses.
Cette histoire a généré plus de ventes car elle était étayée par les résultats de l'exploration de données.
3. Formules couramment utilisées dans
Excel Excel est un outil couramment utilisé dans notre travail. Une utilisation compétente d'Excel peut non seulement nous aider à améliorer l'efficacité du traitement des données, mais également rendre l'analyse des données simple et efficace, nous libérant ainsi d'un travail fastidieux et répétitif. libre de cela.
Formules Excel couramment utilisées
4. Tableau croisé dynamique Excel
L'analyse de données la plus couramment utilisée dans Excel est le tableau croisé dynamique. Il s'agit d'un outil d'analyse de données qui peut rapidement classer et résumer divers tableaux de données détaillés. Il peut essentiellement répondre aux besoins d'analyse de données primaires et simples, et il est simple. Ce n’est pas très compliqué. Lorsque vous faites rapport à votre leader, une utilisation intelligente des tableaux croisés dynamiques peut rendre votre expression plus approfondie et plus précise.
Tableau croisé dynamique Excel
5. Indicateurs de données communs
Toutes les données ne sont pas appelées indicateurs. Seules les données qui ont une valeur de référence pour l'entreprise sont appelées indicateurs.
Il existe de nombreux indicateurs de données. De bons indicateurs de données peuvent modifier le comportement commercial, fidéliser les utilisateurs, diffuser le bouche à oreille et maximiser la marque, établissant ainsi une image de marque positive et générant davantage de revenus. De bons indicateurs de données doivent fournir des orientations pour la phase de développement du secteur d’activité du produit.
Les indicateurs de données courants
Il existe trois indicateurs de données courants : des indicateurs complets qui reflètent la situation globale du produit, des indicateurs de processus qui reflètent le comportement des utilisateurs et des indicateurs commerciaux qui reflètent des conditions commerciales spécifiques. Différentes industries se concentrent sur différentes situations en matière de données et il existe de nombreuses façons d'obtenir des données. Vous pouvez trouver les réponses à travers cette image.
Une personne compétente sur le lieu de travail, qu'il s'agisse de la planification d'événements, de la croissance de produits ou de la prise de décision en matière d'optimisation de produits, doit non seulement prêter attention à des compétences et méthodes professionnelles complètes, mais également avoir la capacité d'utiliser la réflexion sur les données pour analyser l'ensemble de l'entreprise.
Peut-être que vous n'avez jamais prêté attention à développer vos capacités en matière de données auparavant, donc à partir de maintenant, vous aurez plus de contacts, comprendrez mieux les activités de l'entreprise, pratiquerez davantage et analyserez davantage, je crois que lorsque de plus en plus de sentiment d'accomplissement viendra. , vous découvrirez le pouvoir du charme.
Ce qui précède est le contenu pertinent sur l'analyse des données . Tous les cas d'analyse des données ci-dessus sont dessinés à l'aide de ProcessOn .
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