將您的資料轉化為利潤

每次Google搜尋、每次購買和每次數位互動都會產生越來越多的資料；事實上，全球90% 的資料都是在過去兩年內產生的。隨著資訊從網站、行動應用程式、入口網站、社群媒體管道等各種來源湧入，組織被大量資料淹沒。即使您不是資料分析師，了解企業常見的資料分析技術對於將資料轉化為可操作的見解也至關重要。

六種有用的資料分析技術

1. 迴歸分析：迴歸模型測量因變數（您想要測量的內容）和自變數（用於預測因變數的資料）之間的關係。例如，為了根據經濟成長（自變數）估計電腦銷售量（因變數）的成長，可以使用迴歸檢定來描述兩個變數之間的關係。

優點：迴歸分析是預測和預報未來趨勢的有用方法。除了預測未來的結果之外，迴歸分析也有助於理解過去的現象。例如，經理可能會使用迴歸分析來幫助確定上個月客戶服務電話減少的原因。迴歸分析可以說是最受歡迎的技術之一，它已經成為許多資料和業務分析師不可或缺的工具。

 

2. 蒙特卡羅模擬：蒙特卡羅模擬也稱為機率模擬，是一種用於了解風險或不確定性影響的技術。根據估計為每個任務選擇一個隨機值，並對模型進行數百或數千次計算，每次使用不同的隨機選擇的值。當模擬完成後，大量的結果用來描述模型中達到某個結果的可能性。

優點：這種方法可用於解決幾乎所有領域的一系列問題，例如金融、供應鏈或科學。由於商業和金融經常受到隨機變數的影響，蒙特卡羅模擬可以幫助了解這些未知變數介入的影響。

 

3.相關性分析：相關性是一種統計測量，表示兩個變數之間的相關程度。正相關性揭示了其他變數同時增加或減少的程度。負相關性揭示了一個變數增加而另一個變數減少的程度。

優點：當您知道或懷疑兩個變數之間存在關係，並且想要檢驗您的假設（可能在執行迴歸分析之後）時，確定相關性是有利的。相關性可用來確定可以節省資金的效率。如果員工績效隨著獎金的實施而提高，那麼這種行為的相關性可能表明小額獎金將使生產效率大幅提高。

 

4. 資料探勘：資料探勘是在大型資料集內尋找異常、模式和相關性以預測結果的過程，本質上是將原始資料轉化為有用的資訊。雜貨店是資料探勘的知名使用者。他們向顧客提供免費的會員卡，透過卡片上追蹤的資料，雜貨店能夠精確地了解人們購買了哪些商品以及購買的價格。透過收集這些資料，他們針對熱門商品提供有針對性的促銷，從而進一步促進商店的銷售。

優點：對於擁有大量資料的企業，資料探勘可以成為解讀複雜資料集以更快發現相關見解的重要工具。然後可以使用這些資料來做出有效的執行決策。

 

5. 群組分析：群組是指在某一時期內具有共同特徵的一群人。因此，隊列分析研究的是某個群體在一段時間內的行為。進行群組分析可以讓您找到表現最佳的群組以及哪些因素促成了他們的高表現。

優點：如果您想了解更多有關一組利害關係人（例如客戶）的行為，或將兩個或多個群體進行比較，這種技術尤其有利。研究群體對網站重新設計、行動應用程式和數位服務的反應可以大大改善使用者體驗。

 

6. 線性規劃：這種方法也稱為線性最佳化，它試圖根據一組約束或限制來確定最佳結果。線性規劃透過線性函數描述複雜關係，然後找到最佳點。模型可以解決涉及最大化或最小化條件的問題，例如最大化利潤同時最小化成本。

優點：線性規劃能夠在給定某些限制（例如時間、原材料等）的情況下精確找到最佳資源組合或最大利潤。該技術可用於各種應用，例如分析供應鏈營運和優化貨架空間。

 

資料的力量

所收集的資料的有用性取決於從中得出的分析結果。了解如何將原始資料轉化為知識是做出更好的商業決策的關鍵。有效的資料分析軟體將利用這些關鍵的資料分析技術以及更多技術來幫助您的企業了解資料並為成功鋪平道路。

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文章來源：https://www.liferay.com/zh/blog/current-experiences/data-analysis-techniques-for-enterprises