小白必须掌握的数据分析方法（6种最有用的数据分析方法和技术）
小白必须掌握的数据分析方法（6种最有用的数据分析方法和技术）描述性分析通常是其他数据分析的起点。毫无疑问，它对于生成收入报告和KPI仪表板之类的东西非常有用。但是，由于仅涉及统计分析和绝对的数字，因此无法提供这些数字为何以及如何发展的原因。描述性数据分析提供“发生了什么？” 。它是最基本，最常见的数据分析形式，它涉及通过计算现有数据（例如均值，中位数，众数，众数，百分比，频率和范围）来描述，汇总和识别模式。 例如，您可以使用文本分析来检测客户反馈中的意图，并了解品牌的哪些方面对客户来说很重要。情感分析是另一种文本分析方法，用于分析数据并将其分类为肯定，否定或中性，以获取有关客户对各个方面的感觉的深入知识。情绪分析器：
六大数据分析技术数据分析技术可用于分析定性和定量数据，但是您需要根据要分析的数据类型使用不同的数据分析方法。
六个主要数据分析方法是：
- 文本分析
- 描述性分析
- 推论分析
- 诊断分析
- 预测分析
- 规范分析
文本分析（也称为文字分析或数据挖掘）使用具有自然语言处理（NLP）的机器学习来组织非结构化文本数据，以便可以对其进行适当分析以获取有价值的见解。文本分析是定性分析的一种形式，它不仅涉及统计信息和数值。
通过将人类语言转换为机器可读数据，文本分析工具可以按主题对文本进行排序，提取关键字，并出于情感和目的进行阅读。它以特定的，通常是主观的数据告诉我们“正在发生的事情”。它提供了更深入，更有针对性的观点，以了解可能发生的原因。
例如，您可以使用文本分析来检测客户反馈中的意图，并了解品牌的哪些方面对客户来说很重要。
情感分析是另一种文本分析方法，用于分析数据并将其分类为肯定，否定或中性，以获取有关客户对各个方面的感觉的深入知识。
情绪分析器：
描述性数据分析提供“发生了什么？” 。它是最基本，最常见的数据分析形式，它涉及通过计算现有数据（例如均值，中位数，众数，众数，百分比，频率和范围）来描述，汇总和识别模式。
描述性分析通常是其他数据分析的起点。毫无疑问，它对于生成收入报告和KPI仪表板之类的东西非常有用。但是，由于仅涉及统计分析和绝对的数字，因此无法提供这些数字为何以及如何发展的原因。
推论分析推论分析概括或假设“发生了什么？” 通过比较整个人口群体中的统计数据：一个国家的人口，现有客户群，医学研究的患者等。进行推断统计的最常见方法是假设检验和估计理论。
推论分析在市场研究中被广泛使用，以比较两个变量以得出结论：例如，女性顾客与男性顾客或不同年龄组之间的花费。或者可以将其用于调查总体样本集，以推断有关整个总体的信息。在这种情况下，有必要为人口的代表性样本进行适当的计算。
诊断分析诊断分析旨在回答“为什么____发生？” 也称为根本原因分析，它使用来自统计分析的见解来尝试了解这些问题的原因。
诊断分析有助于理解客户行为，例如找出哪些营销活动实际上可以增加销售额。或您注意到客户投诉量突然减少而想知道：为什么会这样？
也许您解雇了某个员工或雇用了新员工。也许您有一个新的在线界面或添加了特定的产品功能。诊断分析可以帮助计算这些可能原因与现有数据点之间的相关性。
预测分析预测分析使用已知数据来推测未来事件。它与“可能发生的事情”有关。用于销售分析时，它通常将人口统计数据和购买数据与其他数据点结合起来，以预测客户的行为。
例如，随着特定区域的人口统计信息的变化，这将影响某些企业在该地区存在的能力。或者，随着某个客户的薪水增加，理论上讲，他们将能够购买更多您的产品。预测分析通常涉及很多外推猜测，但是在给定的人口统计数据或单个客户上拥有的数据点越多，预测就可能越准确。
规范分析规范分析是最高级的分析形式，因为它结合了所有数据和分析，然后输出模型。规范性分析可分析多种情况，预测每种情况的结果，并根据发现结果确定哪种是最佳的行动方案。
人工智能是规范分析的一个例子，它处于数据分析的最前沿。AI允许进行规范性分析，从而可以吸收和分解大量数据，并有效地自学如何使用信息并做出明智的决策。人工智能需要巨大的计算能力，因此对于某些组织来说可能很难实现，但是SaaS机器学习工具性能的提高可以为许多企业提供易于使用的解决方案。
可以说，数据分析至少可以追溯到5000年前的苏美尔人口普查，但是直到最近，它还是主要与定量数据有关。但是，借助先进的计算机辅助工具，企业现在可以分析定性数据以获得更强大的见解。看一下这些实际的数据分析应用程序。
数据分析的一些顶级应用程序：
- 使用文本分析自动分析调查回复
- 分析客户支持票证并自动发送
- 分类潜在客户
- 检验营销活动的成功或失败
- 预测客户流失
文本分析使您可以针对简单的“是/否”或“多项选择题”进行定性结果调查。您可以提出开放性问题，将其按主题或主题进行组织，并自动分析以获取响应者的意见和感觉。
产品团队通常会发送应用内调查，以获取用户的即时反馈。导致成千上万的封闭式和开放式响应。虽然分析定量数据非常简单，但是您需要使用文本分析技术（例如基于情感方面的分析）来分析开放式响应。这样，产品团队可以快速发现客户要求的新功能以及产品所遇到的问题（错误，UX，可靠性等），以便他们迅速做出响应。
分析客户支持票证并自动发送先进的数据分析工具可以自动读取客户支持的票证（无论是来自聊天机器人，电子邮件，电话等），为紧急程度进行评分，并自动将其路由到正确的部门或单个员工。
基于技术的金融服务公司Archer由于具有时间敏感性，因此需要快速响应客户的询问。通过针对他们的精确需求训练主题分类模型，Archer能够将初始响应时间增加65％，并将每位员工的票务量增加20％。
分类潜在客户使用客户分析技术，例如调查分析，推论和诊断分析以及社交倾听（实时社交数据分析），您可以识别和了解当前客户。然后将它们划分为子组，确定您的产品如何满足其需求，并使用数据来建立说明性分析模型并找到新的潜在客户。
诸如关键字提取之类的文本分析工具可以深入挖掘有关客户群的洞察，以跟踪主题和主题，并在出现新主题时立即发现它们。
检查营销活动的成功或失败使用诊断分析来了解某些营销活动为何起作用而其他营销活动无法起作用，以及文本分析可以在社交媒体或在线评论上跟踪对您的营销活动的实时反应。
用于描述您的品牌和产品的关键字是什么，它们随着时间的变化如何？分析您的客户服务凭单，以了解它们与各个广告系列之间的关系。或监控社交媒体以最大程度地提高客户参与度。
预测客户流失使用预测分析通过分析人口统计数据和购买数据来计算客户流失率。您的主要客户是否已经淘汰了您的品牌？还是人口统计在您业务发展的地理区域中发生变化？当您使用预测分析来持续关注客户时，您可以调整业务范围，避免流失或寻找潜在的新增长点。
您需要实施数据分析过程以充分利用数据。尽管执行数据分析可能很复杂，但是根据要分析的数据类型，您可以遵循一些严格的规则。其中包括设定目标，收集，清理和分析数据，然后在醒目的仪表板中对其进行可视化处理，从而轻松发现模式和趋势。
下面，我们概述了分析数据所需遵循的七个步骤：
1.定义目标：设定清晰的目标很关键，这将有助于确定需要收集和分析的数据类型。
2.收集数据：数据无处不在，您希望将所有数据都放在一个地方以便进行分析。无论您是收集定量数据还是定性数据，Excel都是存储数据的绝佳平台，或者您可以通过API和集成将数据源直接连接到分析工具。
3.清理数据：分析非结构化数据以获得更准确的结果之前，有可能需要清理这些数据。消除杂音，例如特殊字符，标点符号，停用词（还有，她，他们），HTML标记，重复项等。
4.集成数据分析工具：大多数工具都可以通过API和一键式集成轻松集成。如果使用API，则可能需要开发人员的帮助才能进行设置。连接后，您的数据可以通过数据分析工具自由运行。
5.分析数据：现在，您已经连接了数据分析工具，您将需要选择要执行的分析类型（可能在第一步中定义）。
6.可视化数据：仪表板是汇总数据的好方法，并且可以轻松发现趋势和模式。某些数据分析工具具有内置的仪表板，或者您可以连接到现有的BI工具。
7.得出结论：从各个角度挖掘数据，以获得可行的见解并做出基于数据的决策。
