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数据分析的作用有哪些
1.评估产品机会
产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2.分析解决问题
产品出现不良状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。
3.支持运营活动
产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。
4.预测优化产品
数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。
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
数据分析的意义和价值是什么
数据分析工作,不仅能通过对真实数据的分析去发现问题,还能够通过经济学原理建立数学模型,对投资或其他决策是否可行进行分析,预测未来的收益及风险情况,为作出科学合理的决策提供依据。
数据分析工作用事实说话,用数据揭示工作现状和发展趋势,改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况,客观地抓住了工作中存在的突出问题,使这些问题无可争辩地反映在面前,促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率,增强了管理的科学性。
无论是国家政府部门、企事业单位还是个人,数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节,数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中,人们日常工作甚至生活当中离开了数据分析工作便无法达到满意的结果甚至会导致严重的失误。
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