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數據分析的操作過程
2016-05-31
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數據分析的操作過程

隨著大數據時代的來臨，不管是金融界還是教育界都面臨著對于海量數據的分析與整理，這個過程不僅需要耗費大量的時間與精力，但是其最終的分析卻能給企業帶來更多的商業價值，也能提升顧客的滿意度。故而對于數據分析已經成為企業發展必不可少的工具，越來越多的企業通過數據分析得到的不足之處，進而加以改善。那么數據分析過程是如何操作的呢?



一、對信息需求的方向加以識別


對于數據分析來說第一步一定要對所需要的信息加以識別，這才能為接下來的數據收集、數據分析提供最準確的方向。識別需求信息是用戶根據所要做的決策及過程控制的需求，用戶需要明了哪些信息是要輸入、哪些信息是要輸入、哪些資源是需要進行合理配置等。在明確需求后才能更加方便接下來的數據分析。


二、對有用的數據進行收集


對有用的、有價值的數據進行收集是確保數據分析過程有效的保障，將識別后的具體需求化為一些具體的要求，包括過程能力、測量系統相關性等相關數據;明確大數據在何處，應采用哪種主法進行收集;采取一些必要的措施防止系統對于所選取的數據的干擾或者造成數據丟失。


三、數據分析


對收集的數據進行分析，這就是用戶需要特別關注的主旨部分，這個數據分析可以采用多種不同的方式，也可以借用一些工具，比如排列圖、矩陣數據圖、直方圖、控制圖等，通過這些工具對數據進行加工、整理和分析等操作，從而使這些數據轉化為有利的信息。


四、對不足之處加以過程改進


數據分析是企業質量管理體系中的重中之重，故而其準確性與否將會有著非常重大的影響，需要對其進行檢測：數據分析的結果是否滿足用戶的需求、數據分析的方法是否合理、數據分析的過程與結果是否達到預期的作用。


數據分析的過程需要更多的細心與耐心進行操作，才能確保其分析結果更加符合企業的發展需求，并且實現相應的商業價值。



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