数据分析的目的

1. 数据分析的目的

数据分析得分目的是把隐藏在一大片看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。

数据分析的数学基础在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，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。
定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。

2. 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。

扩展资料
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。
参考资料来源：百度百科—数据分析

3. 数据分析的意义

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。


下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。




2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。


3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，如数钥分析云，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。



4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。


下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

4. 什么是数据分析 有什么作用?

5. 医学中数据分析的目的

医学中数据分析的目的：数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析，寻找事物存在的证据及原因，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。
数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据分析主题与指标体系，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。无论分析给出的结果是积极的还是负面的，都是价值承载体，必须以客观的态度面对。
有利于企业加强科学管理，提高经营管理水平。企业推行科学管理，有效发挥决策、计划、组织、领导、控制等管理职能，都必须采取科学的态度，充分利用各种数据信息，分析企业现实情况。
例如，我们所做的每一项决策，都要事先进行科学预测;我们的每一项经营活动，都需要进行量化监控;我们完成的每一项工作，都需要总结、分析与提高。可以说，企业的一切活动都离不开数据分析，它是企业管理必不可少的管理手段，更是改善和提升企业经营管理与决策水平的利器。
有利于企业实现简化管理，提高经营管理效率。企业的任何管理工作都是围绕企业的效率与效益展开，数据分析工作也不例外。近百年来，管理学界总结和创建了非常多的数据分析方法与模型，推进了企业规范化、标准化管理工作，只要我们能够积极地学习与使用，就能极大地提高人们的认识效率和工作效率。

6. 专业人士告诉你数据分析的作用是什么？

想必大家认为数据分析工作就是对着一堆数据进行研究分析，从中得到某种结论而已。这种想法其实是对的，但是很多人不知道数据分析工作的作用是什么？很多人的工作都是能够很快的看到成效，但是看不到数据分析工作的成效。其实数据分析工作的作用早就已经渗透进我们的生活中了，数据分析的作用具体就是分为三个地方，就是对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。
如果单单说数据分析的作用其实并没有什么意义，一般数据分析工作就是为了大众。所以我们讨论数据分析的作用首先考虑的是数据分析的受众对象。将人们的生活行为就进行数据化，通过分析这些数据然后进行改进某种设备，使得我们的生活的更好。
首先给大家说一下改进优化业务方面。说白了就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。
其次说说帮助业务发现机会。所谓帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。在分析数据的过程中可能会发现新的业务机会，进而扩展出更多的功能，使得发现更多的商业机遇。
最后说说创造新的商业价值模式方面，一般来说创造新的商业价值模式就是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为商业模式或离商业更近的过程。这一点就是数据分析的作用的最高体现。
同时，数据分析工作在企业运营的时候还能够及时的发现出企业自身的问题，对于业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。或者通过数据分析工作去进行对企业未来发展方向的预测。
通过上面提到的内容，想必大家看了这篇文章已经知道了数据分析的作用是什么了吧，数据分析的作用就是改进优化业务、帮助业务发现机会、创造新的商业价值模式、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。希望这篇文章能够给大家带来帮助。

7. 数据分析有什么作用呢？

1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

8. 数据分析的各项内容是什么

   
  　　 数据分析的各项内容 
  　　1）数据的静态特性分析。
  　　2）数据的动态特性分析。
  　　3）数据存储分析。
   
  　　4）数据查询需求分析。
  　　5）数据的输入、输出分析。