为什么要进行数据分析

㈠ 为何要进行数据分析

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。

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㈡ 为什么要数据分析,对论文有什么意义

目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。

资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。

资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。

若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。

(2)为什么要进行数据分析扩展阅读：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

㈢ 数据分析为什么那么重要

很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么重要呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
我们现在处在大数据时代，所以人们已经习惯运用数据，现在差不多已经做到通过数据看事实。数据存在各行各业，当我们进入市场领域时，很多方面主要靠的就是数字。数据或者数据分析就是营销策略的主要因素之一，即使在有保障 的数据驱动下也有可能失败，但是没有数据的驱动下，是注定要失败的。通过把事物数据化，就可以把数据分析放在受众、竞争对手分析、市场战略和业务需求中进行分析，交叉引用，对该行业感兴趣的用户数量，归类用户的列表，分析工作模式和行为，数据越精通，对受众的了解就越多，然后大家就会发现在朝着正确的方向前行，从而简化效率、提升效果并创建只有数据分析才能创建的洞察力。
当然仅仅数据积累是不够的，就国内而言，大部分公司是不可能拥有可靠的信息数据，可能掌握的只是最基本的问题以及一些可看见性的基础数据表，所以现在出现了很多卖数据的企业，而这些数据需要付出一些对等或者较高代价才能得到，从而可以看出现在大数据市场的前景化，因为这关系到指令的对错、企业的未来，行业的前景。成功利用大数据，诀窍并不在于获取大量数据，而是知道怎么运用数据，分析数据从而得到数据中看不见的部分，它是能够决定连接客户、关乎企业发展、关系整个市场变动的方向。如果善于利用数据，就能够轻松的发现其实整合市场在眼前，数据分析师对于企业来说是比较重要的，可能在市场前景萎靡前已经所有察觉；可能在产品营销过程中找出问题所在。
大家看完了这篇文章以后想必大家已经知道了数据分析为什么重要了吧？一般来说，数据分析工作对于一个企业的发展是有很大的作用的，通过数据分析我们可以使得公司朝着又快又好的方向发展，让公司的发展步伐走得更加坚实有力。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

㈣ 为什么要做数据分析

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

㈤ 详解为什么需要做数据分析

有人说，老板要看数据;也有人说，VC投资需要;也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧?)
事实上，数据分析的原因大概如下几点：
1、评估产品机会：产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2、分析解决问题：产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。
3、支持运营活动：你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判。
4、预测优化产品：数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。

㈥ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

㈦ 为什么要做APP数据分析

一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。

②用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营分析框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是创业者会关注更加细节的部分。

产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行数据分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈，这样可以为产品的改进提供很好的方向。

市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些。

③产品盈利推手

盈利是公司的最终目的，无论一款产品是否已经探索出一个成熟的商业模式，创业者都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品商业的路上，数据可以帮助企业完成两件事：①发现产品盈利的关键路径;②优化现有的盈利模式。

㈧ 为什么要学习数据分析

大数据”一词的火热程度已经毋庸置疑，在互联网高速发达的今天，基本上各行各业都会运用到大数据。无论是大数据的从业者还是普通的群众都有一个共同的感触：大数据很有用！为什么越来越多的人想学习大数据分析，进入到大数据行业，千锋武汉小编用13个案例告诉你！
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及网络等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
从上面13个应用实例中，不难发现大数据分析早已和我们的生活息息相关，大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才做后盾。

㈨ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

(9)为什么要进行数据分析扩展阅读

数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。