資料分析5 步驟,成為數據分析師Data Analyst 的Top 3 技能
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在數位化的時代,各種企業和組織每天都在搜集非常龐大的數據資料,大部分的資料都是非結構雜亂無章的,Data Analysis 資料分析就是將這些數據進行整理分類 ...
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小至個人、大至跨國組織,不管是用來優化行銷、找到商業機會或是加強組織內部效率,都需要懂得能利用資料分析來提升決策品質。
資料分析5步驟1.定義要解決的問題:需要資料分析的場景,必然先有一個要解決的問題,例如客戶為什麼用戶在App使用後留不住,哪些廣告投放的渠道最有效等等。
定義這些問題,你需要決定使用哪種類型的數據分析,追蹤並分析哪些明確的數據指標,以及要如何測量這些指標。
正確的定義問題步驟應為:定義問題時,首先要釐清背後的目的:目的決定該解決的問題。
不要直接想解決方法,而是先釐清要解決的問題是什麼;針對問題進行前置研究,並拆解下一層的問題:透過前置研究,能掌握整個問題的脈絡及背景,並更精準拆解出下一層的問題;將抽象的問題轉換為可量化的指標:透過量化指標讓問題可以被資料驗證重現。
2.搜集正確的數據:明確目的後和要搜集的數據與指標後,要找到問題關鍵的數據源,通常來自公司內部各種工具收集的第一方結構化數據,包含CRM軟體、行銷數據工具等。
同時為了要更完善自己的分析,你也可能從第二方數據(外部組織搜集的第一方結構化數據,例如FB的像素追蹤)作為輔助,或是再使用第三方數據(通常是第三方組織搜集大量非結構化數據,可能是DMP數據管理平台或是第三方研究機構搜集的數據)3.清理數據:為了要防止資料分析錯誤結論產生損害業務的結論,數據收集好一個重要的工作,就是要識別並清除會造成扭曲分析結果的重複數據和異常值、填補數據缺漏以及修正不正確的格式。
同時刪除掉和你預期要分析的問題不相關的數據。
一般來說資料分析師會花60%以上的時間在清理數據。
4.開始資料分析:數據清理完成後,你要開始從事資料分析,而資料分析的類別大致上有這四種:描述分析(Descriptiveanalysis):描述性分析回答Whathappened這個問題,確定已經發生的事,雖然沒辦法從中做出預測,但是整理好的描述分析能確認數據以有意義的方式呈現,並打好進一步分析的基礎。
診斷分析(DiagnosticAnalysis):診斷分析幫助你了解Whydidithappen為什麼會發生這樣的狀況,資料分析師能找到過去存在類似的模式,將可能導致這個結果的因素建立相關性,例如電商結帳失敗提高的原因,可能是結帳頁面要填的資料太多導致客戶流失,可以從過去與現在填寫完成率做比較。
預測分析(PredictiveAnalysis):預測分析則是回答Whatwillhappen未來可能會發生什麼,透過找到過去數據的規律,預測未來的可能趨勢和潛在問題。
例如透過過去數據的觀察,第四季是電商購物的旺季,廣告投放產生的效益和其他季有明顯差異。
處方式分析(PrescriptiveAnalysis):處方式分析則是混合了其他數據分析,因為你知道希望的結果是什麼,為了達成這個目標,可以事前做出哪些相應的動作。
例如保險業想要獲利最大化,就通過數據搜集預測誰是高風險族群,將他們的保費提高。
SQL是什麼?用實際案例操作資料入門SQL語法5.數據解讀:當你完成你的資料分析後,檢視這些數據有沒有回答以及如何回答你開始設定的問題,並考量你的結論有沒有別的你沒考慮過的角度。
你要分享這個數據解讀的結果,要能夠非常清楚明確表達,資料分析師通常會運用可互動的數據視覺化的工具來協助解釋。
並且根據你解釋的結果,提出明確具體的可執行行動方案如何成為數據分析師:必備的技能三個成為數據分析師的學習重點:專業技能、產業知識、及批判性思考:專業技能:Excel、程式語言SQL、R/Python。
此外資料視覺化工具例如Tableau、統計知識,也是資料分析師需要培養的能力。
產業知識:不同產業的分析面向,差異很大。
建議「一開始就先選定特定產業,了解它如何運作、自己又該補足哪些知識。
」批判性思考:多運用框架幫助思考,如AIDMA行銷框架、AARRR產品框架,把宏觀的現象拆解成一個個可驗證的步驟。
另外,目標導向思考也很重要,能幫助自己「了解對方為什麼要做這件事?我們的觀點又是什麼、該如何幫助對方?」做到目標導向的思考,才能釐清對方的需求、真正解決問題。
軟實力:能夠團隊合作解決問題的能力,關注數字的細節和準確性,擅長口頭與書面的溝通表達包含寫報告和進行presentation。
數據分析師的3個必備技能與工作內容數據分析師和資料科學家的差別數據分析師比較強調的是「如何找到適合資料可以解決的問題」,對資料理解與定義問題的敏銳度。
數據分析師在資料探索及資料視覺化的要求會高一點。
而資料科學家則更重視模型與理論,需要比較完整的資料知識體系,例如統計,最佳化及資料模型這方便的了解。
資料科學家、資料分析師、資料工程師,實務上如何在資料團隊分工結語無論是企業戰略決策、打造產品、數位行銷,或是銷售客服,每個營運的環節都能夠透過數據與資料的分析進行優化與判斷,幫助企業做出更有效果和依據的決策。
讓DataAnalysis資料分析成為未來所有企業都應該要掌握的關鍵能力。
數據與資料無處不在,要如何做好搜集整理與做出結論判斷,是需要有系統的學習和實踐。
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