分析解读数据的真正目的是什么

1. 分析解读数据的真正目的是什么

分析解读数据的真正目的是什么 
在营销学中，市场的根本在于需求，需求由人而生。因此，我们不应该就数字而数字，就算法而算法，应该自始自终关注“人”，市场研究则更是如此。 
有人也许会说，“人”可不好说，有时说谎，有时偏私，真真假假。可对于我们来说，不是有种更简单的想法吗？我们自己本身就是“人”。作为市场研究者，大可不必将自己完完全全剥离在“人”这个概念以外，顶着看似客观的立场，作困兽之斗。 
这个时候，也许有人会质疑，如果加入更多自己的想法，你的研究还客观吗？ 
没错，作为市场研究者，必须客观地看待事实，呈现事实。但事实是什么，如果总把自己孤立在另一边，恐怕这个所谓的事实，也不过是披着云雾的谜团。 
在这里，我必须强调，事实的重要性，正是为了看清事实，我们必须“有方法”地在某些情况下，将自己看成是同一边的“人”，某些情况下，将自己独立为另一边的旁观者。这个“方法”，正是这篇文章试图总结的东西。 
1、在用户没有表达任何观点，或还不清楚用户的观点之前，不要有任何想法。 
我们不妨将自己做个比喻，主人都还没有想法，就算你是肚子里的蛔虫，也不可能会知道些什么。 
所以，我们需要开放式问卷，引诱我们的主人试着讲他们的想法，哪怕只是一点点。这就是所谓的定性阶段。 
2、拿着用户的文字反馈，尝试读懂这个“人”，而不是这些数据。 
当问卷回收了，我们看到“主人们”用“文字”写下来的话。这就有两个问题： 
一是：开放式问卷数量很多，意味着主人很多，口味各不相同； 
二是：文字的运用可能基于主人们的不同背景或个性有所不同（写的不同），而由于有自己的背景，我们“看”的方式与主人们的表达方式也有所不同（看的不同），结果必然导致信息传递的缺失（最形象的比喻是，接力比划游戏，结果往往啼笑皆非）。 
这个时候，我们作为同一边的“人”，可以出现了。 
看着那些留在卷面上的文字，试想一下，那个“你”到底想说什么？这个时候仿佛可以读懂些什么。但必须说明，这个时候的“你”只能是文字背后可能的那个人，而不应该有任何你的自我存在影响着判断。 
案例分享： 
有两个玩家同时说，你的游戏太耗钱了。请好好看看他们的等级，他们的角色，他们的收入/职业等背景信息，你可能会发现一位是中级，一位是高级，一位是肉盾，一位是魔法师，一位是学生，一位是蓝领。 
我们试着代入，如果你是中级肉盾，在这个游戏中会面临怎样的情境？因为游戏规则，你常常与高级玩家PK，结果是PK时常常输掉（挫败感过强），归根到底是因为你的角色只是中级，然后会想“如果我练到高级了，就不怕跟高级玩家PK。”最终，频繁花钱练级，花了钱，却发现永远不可能追上高级，那时正好有个问卷弹出来，你毫不犹豫地说“这个游戏太耗钱了”。 
另一个角色，如果你是高级魔法师，因为你等级高，攻击力强，很多人组你打副本，副本对你而言很简单，但手机端的页面总是复杂而庞大，一晚下来，流量用了一半。第三晚开始，队友喊你，你就得用套餐外流量去参与同盟军。两个礼拜之后，月结日发现话费用了100块在超出的流量上，这时你收到一个问卷，你义愤填膺地说“这个游戏太耗钱了”。 
上面的例子是想说明，当你读懂了文字背后的那个人，你会发现前者的“耗钱”根源很可能是玩法的成就感缺失，后者的“耗钱”根源很可能是页面的联网响应，二者讲的可能完全不是同一回事。 
3、倾听着用户的话语，与其跟他说话，不如听懂他的话。 
有人可能会细心地看到，上面我用了“可能”下结论，说白了，这种代入只是“猜”，你没有任何证据证明这个假设是对的。 
没错，不记得哪位名家讲过“大胆假设，小心求证”。如果说前面是如何用“代入”来大胆假设，后面则是如何用“代入”来小心求证。 
有了一些粗糙的想法后，作为市场研究者，内心充满了激动和好奇，没有人比我们更想知道自己的假设或想法，到底对不对。这个时候，千万注意，收起我们的激动和好奇。这种先入为主的情绪会成为我们发现事实的障碍。 
前面只有文字接触，接下来不妨亲自与用户对话，形式是多样的，电话，面访，现场测试等等。用近乎苛刻的连环追问（这里有技巧，追问的代价绝不能是用户厌烦），让用户自己把自己挖透彻，这个过程可能是痛苦而艰难的，所以你的“代入”变得很重要。只有让用户感觉到，作为同一边的“人”的你存在，他才会愿意做挖掘自己这种艰难的活儿。 
案例分享： 
桌面上放着几款不同品牌的，容量相同材质不同的奶瓶。 
请一位中低收入家庭的全职妈妈在挑选的两个中最终选出一个，并且说出原因。两个备选的奶瓶分别是：高端品牌PP材质、一般品牌玻璃材质。最终她选择了一般品牌玻璃材质。她告诉我们，PP材质不知道对小孩好不好，而且自己是全职妈妈，可以照料玻璃材质的，玻璃更安全。 
几个环节之后，我们加入这样的内容“为了感谢您，我们额外送您一个赠品，请你随便挑一个带走吧。”结果，她选择了高端品牌PP材质。 
这时，你试着代入中低收入家庭的全职妈妈角色，似乎更能读懂她的行为，这个高端品牌可能还是值得信任的，根源可能不在材质上，而在价格上。 
有了这个想法，追问她“送人吗？还是BB用？送人我给你包装一下，BB用的话可能加个把手好一些。” 
这时她告诉我，“谢谢你，那帮我加个把手吧，高端品牌就是讲究啊，我也给BB试试看。”（表情轻松愉悦） 
“试过如果好的话，可以回头光顾哦！” 
她稍微用力眨了一下眼睛，扬起了嘴角“呵呵，好，我们先试试~~~”。说到这里，你懂的！ 
4、与其单独看每个数字，不如串起来读下去，完整地读出一个“人”。 
从开放式问卷的广度，到与用户对话的深度，我们一直在拼凑和补充材料，“代入”除了帮我们读懂“人”以外，也帮我们描绘了可能存在的问题，可以通俗地理解为“准备上桌的菜”。这个菜到底能上不能上，材料是不是最终做出这个菜，还得继续“小心求证”。 
来到定量问卷阶段，将你的材料组织好，送到用户面前，让他们决定，他们想要什么。用户反馈回来之后，我们进入数据清洗、分析、解读阶段。 
这里说一下“解读” 
送到我们面前的是一堆数字，一堆图表，我们任务不是告诉大家这个数字是多少，而是数字代表什么。 
第一件要做的事是，将自己每种假设的相关数字聚集起来，考察它们是否可以串成链条（俗称“证据链”），如果可以，很好，假设成立。如果不可以，研究一下，假设的漏洞在哪里，也许会发现一个新的结论。 
第二件事是，将用户视角下的诸如行为路径、态度轨迹、需求满足过程等链条相关的数字串联起来，看看是否能完整描绘出“人”的形象。如果可以，很好，又一个结论浮现了，如果不可以，检查一下矛盾或缺漏点在哪里，也许会发现用户分类方法不对，另外一个细分维度可能更有效。 
举个简单的例子，你有用户对皮肤的元素、颜色、风格、主题的偏好，串联起来，加上一个合适的细分维度对比分析，会发现年龄不同的用户，社会沉浸经历不同，总体风格偏好也存在差异。再类推延伸一下，会发现社会沉浸经历可能会投射在更多其他领域的偏好上。 
有人可能会问，这里好像没看见“代入”。其实，在你做的两件事里面，就已经有“代入”。组织证据链、剖绘形象人这两件工作，这需要你很好地读懂选项占比以及填选项的人，才能做好。 
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2. 数据分析的目的是什么

一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；
二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2*标准差，均值+2*标准差]为参考范围，个别活动则另当别论）；
三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；
四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

3. 分析数据最直接的目的是什么？最最基本的功能是什么？或者说统计最基本的功能是什么？

数据分析最直接的目的是依托数据进行经营性、实验性等活动策划或调整。
最基本的功能是可以挖掘数据背后的意义，比如活动或方案是否合理等需求。
统计和数据分析是一脉相承的，统计是数据分析的基本条件，只有通过统计才能够对相关数据的相关指标或参数进行分析，从而优化策略或方案。

4. 数据分析的主要作用不包括

数据分析的作用不包括结果分析。

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。[1]
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。[2]

5. 在做数据分析时，具体分析的关键是？

数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。

6. 分析数据，主要分析数据的哪些特

时每刻产生大量的数据。在此背景下，大数据时代（Big Data Era）将会面临新的挑战。
1、大数据时代的基本特征
所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。
大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经临。对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征：
第一：数据量大：数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。
第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。

7. 在数据分析中:我们经常使用哪些方法来描述数据

1.解析法：
 枚举法：将所有数据描述一遍，中间用逗号分隔开；
 方程形式：通过列方程或者方程组描述所得结果
2..列表法：
  建一个矩形并做出划分，对数据类型，数据信息及具体情况做统计
3.图形法：（形象直观地描述参数的具体情况）
 折线图
 扇形图
 柱形图
 函数图

8. 数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?

【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中，各行各业都有它的身影，除了在工业和生活中有多应用，在我们的医疗行业也是不可或缺的存在，那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。”由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将成为企业获益的关键因素。那么，数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面，我们就来一起了解下。

1、医疗行业
依托于大量临床数据的收集、实验和分析，在医疗保健方面，我们取得了实质性的进步，这使得普通人的寿命得以延长。
目前，我们已经能通过收集各个患者的数据，包括：姓名、性别、年龄、体重、病史，以及生活方式、习惯、喜好等等，加以分析，来为他们提供对患者最有益，最适合病人本身的个性化服务。
另外，现如今，大多数人都希望通过佩戴健身追踪器，如智能手环等，来帮助自己了解自己的饮食是否健康，体重是否需要加以控制，从而保证身体健康等。除此之外，这些设备所检测到的数据，还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。
2、物流领域
得益于各国数据系统的逐渐完备，当下，我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析，物流行业在各个方面都得到明显的改进。
比如，通过天气数据的预测分析，航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等，并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如：冬奥会)，合理的预估航班座位需求数量、飞机数量，以及对应淡旺季的机票价格等。
又或者，像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司，他们可以通过数据库分析，来合理规划运行路线，合理缩短快递的交付时间，从而提高运营效率。
即使您是从另一个国家订购的商品，也可以通过数据库的数据信息，预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析，显然这是办不到的。
3、人脸识别领域
说到人脸识别技术，想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前，面部识别算法就产生了，但由于算法不够精确，经常出现把动物、照片等，误认为是人脸的问题。
如今，随着越来越多的人脸数据为之助力，人脸识别技术得以进一步完善。例如，现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能，甚至可以识别双胞胎。
更值得一提的是，随着人脸识别技术的进一步精确，未来，人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。
4、无人驾驶领域
基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析，曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车，最终成功被我们的科学家变成了现实。
要知道，对于一辆无人驾驶汽车来说，它每秒可产生的数据接近1GB，这相当于一年的PB数据，也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量，这是因为，除了实时收集和处理数据的传感器(雷达，摄像机，GPS，超声传感器等)外，它还需要使用普通汽车的数据。例如，使用最新的导航数据，规划出行路线图，然后通过机器学习，帮助汽车收集处理行程中，可能遇到的紧急状况等问题。
以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!
文章来源：https://wenda.hqwx.com/article-42047.html