数据分析主要是做什么的OushuDB 小课堂丨描述性分析如何利用数据做出更好的决策数据分析主要是做什么燃爆了，

组织认识到数据可以成为强大的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考证， 今天超过 95% 的组织将数据计划纳入其业务战略。然而，大多数企业在有效和高效地使用数据方面犹豫不决。描述性分析是最常见的数据分析类型，精明的企业使用它来帮助找出数据核心的“内容”。

描述性分析是基础数据分析工具，可以简化和揭示数据集中根深蒂固的基本含义，它是 改变商业世界. 描述性分析可用于从识别消费者趋势到确定有效年度预算的所有方面。

在本文中，我们将研究什么是描述性分析及其工作原理，包括描述性分析的三种主要类型。然后，我们将揭示使用描述性分析在所有部门做出更好决策的策略。

什么是描述性分析？

最简单的数据分析形式，描述性分析是 最常用于发现 关于数据的简单回答。通过描述性分析可以有效地回答“发生了什么”或“这是关于什么的”等问题，使其成为揭示趋势、模式和错误的强大工具。描述性分析共享手头数据的简单描述。

原始数据需要经过处理才能有效使用；首先，它必须经过描述性分析过程。此过程可与当前或过去的数据一起使用，并且通常设置为显示企业朝着设定目标的进展。描述性分析可以为企业主提供有价值的数据和见解，使他们能够做出更好的决策，以建立未来的成功之路，即使 迫在眉睫的威胁 经济衰退。

描述性分析可以跟踪业务指标以及关键绩效指标（或 KPI），例如在特定时期内购买的产品数量或自特定日期以来新客户和回头客的数量。它可以跟踪每月收入的增加和减少，提供有用的见解作为行动的起点。

描述性分析过程如何运作？

在分析数据之前，必须先收集数据。描述性分析过程 从整合数据开始 从所有不同的来源到一个单一的位置。

一旦组装完成，数据就会被清理以确保它是可信的。

此清理过程可能涉及从数据集中识别和消除重复或不完整的数据，从而在根据存储在这些数据集中的信息做出未来决策时消除潜在问题。然后使用各种工具和软件组织和分析数据。一些更流行的描述性分析工具包括 SAP Analytics Cloud、SAS、Tableau、Apache Spark 和 Sisense。

虽然冗长、过于复杂的电子表格曾经是数据分析的标准，但今天的数据分析工具为理解数据提供了更直观、更具视觉吸引力的辅助工具。不同的数据分析软件提供了交互式显示、图形和图表的选项，可以让用户轻松地与数据内容进行交互和可视化。

使用描述性分析

而其他类型的数据分析可以 提供更深入或更以行动为导向的见解 （如预测分析、规范分析和诊断分析），描述性分析可以提供具有广泛影响的清晰、有力的信息。

通过将数据分析带回其基本元素并回答有关数据包含哪些信息的简单问题，分析师可以自信地做出更明智、更简化的决策。这种类型的数据分析可以提供的描述可以指导基于性能、目标和趋势的整体业务决策。

描述性分析自然有助于有洞察力的财务决策过程，并有助于塑造营销活动。让我们来看看利用描述性分析做出更好决策的四种方法。

识别趋势

描述性分析在所有行业中最常用来识别和分析趋势。例如，流媒体公司 Netflix 严重依赖数据分析 来塑造其成长和演变的方向。Netflix 的团队收集有关 Netflix 观众习惯和偏好的数据。

然后，他们使用描述性分析软件来了解哪些电影和电视剧在任何特定时刻最受欢迎。利用这些数据，他们更进一步地弄清楚了这种媒体为何以及如何与受众建立联系，以及这些信息如何应用于未来的媒体发展和选择。

跟踪营销活动的成功

描述性分析经常用于帮助组织 塑造方向 他们的营销活动。通过发现有关新线索、新客户偏好、转化率和营销支出的信息，可以使用描述性分析来追踪每个营销活动随时间推移的成功和弱点。

这些数据集可以组织成图表，快速比较多个活动或不同时间集的同一活动。此信息对组织内的良好决策具有更广泛的影响。跟踪单个活动的进度可以塑造未来的营销活动，这将直接影响组织的整体生存能力。

此外，描述性分析可以使传统营销活动和数字营销活动更紧密地结合在一起，因为数据分析可以轻松识别包括虚拟和实体参与在内的趋势。结合社交媒体印象、网站页面跳出率、专业 Facebook 广告的点击次数和其他指标的分析可以提供一个强大的工具，通过一系列明智、明智的决策来指导营销活动的进展方向。

监控财务

任何组织都可以利用描述性分析来 跟踪其财务状况. 企业可以建立按价值组织的常规数据集，描述性分析可以使用这些数据集来识别模式和趋势。例如，企业可以根据每周销售的产品数量收集定期的每周数据集。

然后，描述性分析软件可以提供易于访问且易于理解的图表，说明该数据对企业整体财务状况的建议。同样的过程可以应用于月度、季度和年度收入，揭示对同比增长和稳定性的洞察。

然后，利益相关者和管理人员可以使用这些描述性数据做出明智的选择，包括将资金分配到哪里、购买哪些资产、在何处以及何时对产品开发进行更多投资，以及如何制定目标。通过这种方式，描述性数据提供了有关财务的“什么”问题的答案，以便高管和利益相关者可以就谁、在哪里、为什么、如何以及何时做出决策。

生成整体业务绩效洞察力

除了跟踪财务状况和帮助制定营销活动等已经很有价值的任务外，描述性数据还可以帮助股东和高管发现有关其整个业务绩效的见解。描述性数据可以揭示有关增长率和流失率的新模式和信息。它甚至可以解决意想不到的问题，例如员工敬业度和生产力。

描述性分析可以揭示企业未来可能面临的风险，这可以激励高管在潜在风险成为实际问题之前做出明智的调整。

随着网络安全成为一个日益紧迫的问题，描述性分析可以成为预防网络犯罪的有力工具。云中的数据泄露 只会越来越糟，并且管理人员可以使用描述性分析过程来识别可能的网络攻击或漏洞点。

关于描述性分析的最终想法

借助描述性分析提供的数据，利益相关者和企业主可以 做出明智的选择关于如何保持他们的组织成长和发展。描述性分析将分析过程简化为最简单、最基本的问题，“发生了什么？”

通过这样做，描述性分析可以为分析师提供坚实的基础，加深他们对模式、趋势和未来发展的理解。充分利用这些信息是为任何组织做出更好、更明智、更面向未来的决策的有效方法。

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