為什麼要進行數據分析

㈠ 為何要進行數據分析

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個“標准”的問題。評判一個問題的好壞，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過“人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。”只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

關於為何要進行數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對您有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈡ 為什麼要數據分析,對論文有什麼意義

目的

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

數據分析是一種統計方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的數據之間存在的關系，並繪制出統計信息圖，以更簡潔的解釋這些數據中包含的主要信息。其他一些用於收集數據，以便弄清哪些是同質的，從而更好地了解數據。

資料分析可以處理大量數據，並確定這些數據最有用的部分。本學科近年來的成功，很大程度上是因為制圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析數據，來突出難以捕捉的關系；更重要的是，這些表達方法與基於現象分布的「先驗」觀念無關，與經典統計方法正相反。

資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與計算機科學相結合的產物。

若是以固定時間為資料分析的顆粒單位，則稱為時間序列分析，是主要作為銷售數據商業分析的方法之一。

(2)為什麼要進行數據分析擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

㈢ 數據分析為什麼那麼重要

很多人都聽說過數據分析，現在數據分析行業也是比較火爆的，但是不知道數據分析能夠做什麼，或者不知道數據分析到底能夠決定什麼。一般來說，數據分析在營銷中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能夠使商業計劃變得十分完善，從而脫離危險的領域。但是如果沒有進行市場調研和數據甄別以及數據分析的話，商業計劃就很容易走彎路，甚至走向死胡同。由此可見數據分析還是比較重要的，那麼數據分析為什麼那麼重要呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
我們現在處在大數據時代，所以人們已經習慣運用數據，現在差不多已經做到通過數據看事實。數據存在各行各業，當我們進入市場領域時，很多方面主要靠的就是數字。數據或者數據分析就是營銷策略的主要因素之一，即使在有保障 的數據驅動下也有可能失敗，但是沒有數據的驅動下，是註定要失敗的。通過把事物數據化，就可以把數據分析放在受眾、競爭對手分析、市場戰略和業務需求中進行分析，交叉引用，對該行業感興趣的用戶數量，歸類用戶的列表，分析工作模式和行為，數據越精通，對受眾的了解就越多，然後大家就會發現在朝著正確的方向前行，從而簡化效率、提升效果並創建只有數據分析才能創建的洞察力。
當然僅僅數據積累是不夠的，就國內而言，大部分公司是不可能擁有可靠的信息數據，可能掌握的只是最基本的問題以及一些可看見性的基礎數據表，所以現在出現了很多賣數據的企業，而這些數據需要付出一些對等或者較高代價才能得到，從而可以看出現在大數據市場的前景化，因為這關繫到指令的對錯、企業的未來，行業的前景。成功利用大數據，訣竅並不在於獲取大量數據，而是知道怎麼運用數據，分析數據從而得到數據中看不見的部分，它是能夠決定連接客戶、關乎企業發展、關系整個市場變動的方向。如果善於利用數據，就能夠輕松的發現其實整合市場在眼前，數據分析師對於企業來說是比較重要的，可能在市場前景萎靡前已經所有察覺；可能在產品營銷過程中找出問題所在。
大家看完了這篇文章以後想必大家已經知道了數據分析為什麼重要了吧？一般來說，數據分析工作對於一個企業的發展是有很大的作用的，通過數據分析我們可以使得公司朝著又快又好的方向發展，讓公司的發展步伐走得更加堅實有力。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

㈣ 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

㈤ 詳解為什麼需要做數據分析

有人說，老闆要看數據;也有人說，VC投資需要;也有人說，公司運營需要... 產生數據需求的原因有很多，我想現實中大多數人做數據還是為了獲得產品的客觀現狀並有所為的。(我能這樣想，大概是因為我是個樂觀的孩子吧?)
事實上，數據分析的原因大概如下幾點：
1、評估產品機會：產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。
2、分析解決問題：產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。
3、支持運營活動：你這個產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過「人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。」只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。
4、預測優化產品：數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。

㈥ 數據分析有什麼好處

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

㈦ 為什麼要做APP數據分析

一個APP的構建與運營工作通常由多個角色分工實現，由於大家的工作重點不同，僅關注一個方面的數據就如同管中窺豹，無法全面了解產品運營情況，不能提出行之有效的分析建議。因此，只有搭建完善的數據運營分析框架，才能全面的衡量移動應用產品運營情況。除此之外，完整的數據運營分析框架還可以讓產品經理和開發者不僅知道產品運營的基本狀況和使用狀況，更了解用戶到底是誰，深入發現用戶的需求。

②用數據推動產品迭代和市場推廣

基礎的數據運營分析框架對公司產品的整體發展狀況會有一個很好的展現，但是創業者會關注更加細節的部分。

產品設計人員可以有針對性的對產品使用情況進行數據分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特徵和使用反饋，這樣可以為產品的改進提供很好的方向。

市場推廣人員也不應該僅僅關注“什麼渠道帶來了多少用戶”，更應該關注的是哪一個渠道帶來的用戶質量更高一些。

③產品盈利推手

盈利是公司的最終目的，無論一款產品是否已經探索出一個成熟的商業模式，創業者都應該藉助數據讓產品的盈利有一個更好進程。在產品商業的路上，數據可以幫助企業完成兩件事：①發現產品盈利的關鍵路徑;②優化現有的盈利模式。

㈧ 為什麼要學習數據分析

大數據」一詞的火熱程度已經毋庸置疑，在互聯網高速發達的今天，基本上各行各業都會運用到大數據。無論是大數據的從業者還是普通的群眾都有一個共同的感觸：大數據很有用！為什麼越來越多的人想學習大數據分析，進入到大數據行業，千鋒武漢小編用13個案例告訴你！
例子1：在09年流感爆發的時候，google通過對人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時的指示標，比通過層層收集的官方數據驚人很多。
例子2：Farecast通過對於機票數據的趨勢變化情況，提供票價預測的服務，目前公布准確度高達75%，現在被微軟收購，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是從事跨境匯款業務的公司，處理過的一個案例是，單獨看一筆交易是合法的，但是重新檢查了所有的數據之後，發現犯罪集團正在進行詐騙。
例子4：hadoop分析VISA的數據，將原來需要一個月的時間縮短為13分鍾。
例子5：亞馬遜三分之一的銷售額來自個性化推薦系統。
例子6：美國折扣零售商能夠通過用戶購買商品的歷史，判斷出是否懷孕。
例子7：UPS有6W輛車，通過對車倆損害的數據挖掘，能夠及時的預測那些車輛需要維修，達到預警的目的。
例子8：日本通過研究駕駛員的坐姿數據，用來作為汽車防盜系統中。
例子9：UPS通過對於位置數據的分析，獲取最佳行車路徑。
例子10：IBM開發了一套復雜的預測模型，完成了電動汽車動力與電力供應系統的預測。
例子11：微軟和谷歌以及網路等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯提示，有效的利用的數據廢氣。
例子12：巴諾通過分析人們在閱讀的時候的行為，得出人們往往會放棄長篇幅的非小說類書籍。
例子13：The-numbers通過對於歷史電影相關的數據的相關關系，來預測電影票房。
從上面13個應用實例中，不難發現大數據分析早已和我們的生活息息相關，大數據產業已進入發展的「快車道」，急需大量優秀的大數據人才做後盾。

㈨ 什麼是數據分析 有什麼作用

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。

(9)為什麼要進行數據分析擴展閱讀

數據分析的步驟

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。

就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。

3）記錄表應便於使用。

4）採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題。

2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。

4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。

5）數據分析所需資源是否得到保障。