測定できなければ成長できないとはよく言います。データ分析は企業のビジネス価値を向上させる上で重要な役割を果たしており、職場では日常業務のニーズを満たすために、体系的かつ科学的でビジネスに準拠した一連のデータ分析の知識を習得する必要があります。
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一般の専門家がなぜデータ分析を学ぶのでしょうか？
データ分析は、作業を導くための貴重な情報を取得するためにデータを収集、処理、分析するプロセスです。ビジネスの進捗と変化を理解し、問題を特定し、作業の方向性を導き、作業の効率を測定するのに役立ちます。
企業の発展にとってデータ分析の重要性はますます高まっており、90%以上の企業がデータを使用している、または使用する予定です。同時に、データ分析は、問題を分析し解決するための有効な手段として、業務、製品、マーケティング、人事、コンサルティング、投資などのさまざまな立場の専門家にとって不可欠なコアコンピテンシーとなります。
職場の新参者にとって、データ分析機能の恩恵により、より早く仕事を見つけ、高賃金を得ることができます。専門分野の専門家は専門分野について詳細な調査を行い、業界の権威を迅速に確立できます。データはあらゆる意思決定の基礎となります。中小企業の管理者にとって、正確なデータをマスターすることで、企業/プロジェクトの利益を確保できます。データは上級リーダーの意思決定に大きな影響を与えます。彼らは、データに基づいてビジネスの洞察を行い、その出口を迅速に見つけます。
また、データ分析は多くの業界や職種で必要な能力であり、例えばインターネット業界では日々のユーザー行動分析、トラフィック指標分析、広告出稿分析、従業員の能力評価などに活用されており、EC・小売業界ではデータ分析が行われています。日々の売上モニタリング、商品選定、店舗展開、プロモーション活動、指標構築、効率化、経営本質、経営意思決定に人事・財務が、広告効果検証、メディア出稿提案に広告・マーケティング、リアルタイムのコスト管理、ソーシャルリスニングなど。
データ分析の価値は、職場の普通の人が特別な人になるための重要な能力であるため、誰もがデータ分析能力を備えている必要があります。
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データ分析のアイデアをすぐに思いつくにはどうすればよいでしょうか?
データ分析のアイデアを得るには、まず一般的に使用される分析手法を習得する必要があります。これらの一般的に使用される手法を理解すると、データ分析のアイデアが自然に生まれます。
1. 一般的に使用されるデータ分析手法
一般的に使用されるデータ分析方法は何ですか? ビジネスシナリオにおける分析の目的に応じて、さまざまな分析手法が使用されます。
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上記の一般的に使用される分析方法では満足できない場合は、より包括的なデータ モデルの補足を次に示します。
2. 学ぶべき35のデータ分析モデル
データ分析モデルは通常、次の 3 つのカテゴリに分類されます。
1) 純粋な理論。データとは何の関係もありません。SWOT や PEST など、厳密に言えば、このモデルはデータ分析を支援するための考え方です。
2) 指標計算に基づくモデル。例えば、データ分析ビジネスで最も広く使われているファネル法、AARRR、マトリックスモデル、デュポン分析手法などは、企業のKPIに直結しており、企業の経営分析やデータシステムでよく使われています。
3) アルゴリズムベースのモデル。アルゴリズム モデルには、時系列などの単純なモデルだけでなく、機械学習、回帰、クラスタリングなども含まれます。
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図にまとめた 35 の学習すべきデータ分析モデルには、最初の 2 つのモデル、つまり純粋に理論的なモデルと指標計算に基づくモデルが含まれており、思考方法と分析方法の両方を提供します。
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データ分析乾物知識のポイント
一般的に使用されるデータ分析手法とモデルを習得し、特定のデータ分析のプロセスにおいて専門的な分析知識とツールを備えて初めて、データ分析の目的を実現できます。
1. データ分析のパノラマ
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この 2023 年最新版のデータ分析パノラマでは、データ分析方法論、ビジネス指標システム、データ分析モデル、データ分析方法、データ分析ツールの 5 つの側面からデータ分析を詳細に紹介しており、包括的かつ専門的であり、誰もが分析するのに役立ちます。データを事前に包括的に理解します。
2. データ分析の基礎知識
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データ分析の実際の運用には、データ分析の基礎知識を理解して習得する必要がありますが、統計予備力、分析言語とツール、アルゴリズム原理の3つの側面から図が構成されています。テクノロジーやその他の専門分野 知識の初心者にとって、入門はエベレストであり、簡単に却下されますが、ちょっと待ってください。
3. データ分析とマイニング
データマイニングとは何ですか? データマイニングは、隠された未知の、しかし潜在的に有用な情報や知識を、多数の不完全でノイズの多いあいまいなランダムデータから抽出するプロセスです。
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数据挖掘的重点在寻找未知的模式和规律，比较有名的案例之一是“啤酒和尿布的故事”。
在美国有婴儿的家庭，年轻的父亲去超市买尿布，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就出现了啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。超市发现了这一现象后，在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以快速找到这两件商品，完成购物。
这个故事因为有数据挖掘的结果支持，才获得了更多的销售收入。
4.Excel常用公式
Excel是我们工作中常用的一种工具，熟练运用Excel不仅可以帮助我们提供处理数据的效率，还可以让数据分析变得简单且高效，将我们从单调乏味、重复性的工作中解脱出来。
5.Excel数据透视表
Excel中最常用的数据分析就是透视表了，它是一个快速对明细数据表进行各种分类汇总的数据分析工具，基本上能满足初级和简单的数据分析需求，学习起来也并不是非常复杂，在跟领导进行汇报的时候，巧用数据透视表能让你的表达更加深入和准确。
6.谷歌数据分析方法总结分享
最后分享一个谷歌的案例，它从数据分析帮你实际解决的问题、数据分析是如何工作的、数据分析基本术语扫盲、通过广告系列解读被监测的数据、监测链接的应用场景等23个方面进行了整理，案例结合前文的干货，相信读完此文你对数据分析会有更深刻的理解。
一个有能力的职场人，无论是活动策划、产品增长，还是对产品优化的决策，不仅要重视全面的专业技能和方法，更要具备用数据思维分析整体业务的能力。
也许你以前从未注意对自己数据能力的培养，那么从现在开始多接触、多了解公司业务，多实践、多分析，相信在越来越多的成就感来袭时，你会体验到数据的魅力。