每个企业都在做数据分析，谁得出的数据分析结果是有效的，有价值的，对一个企业来说，是至关重要的，不仅仅说明了企业没有做无用功，也会为企业提供有价值的信息，那么怎么才能做好有效的数据分析。 第一、分析的问题是不是有效 数据分析是为什么，这些问题是不是直接的，并且和企业当下的情况直接相关，得出这个问题的答案对于解决问题是不是有帮助，我们收集到的数据是不是可行的、有用的。 第二、做好一些有建设性的假设 假设可以帮助排除很多和问题不相关的信息，不会花费企业很多时间去证明没有任何用处的东西，一个问题存在的因素很多，哪些是关系的，哪些是没有关系的，假设有没有建设性，是不是正确的都决定了我们要收集什么样的数据，怎么做数据分析。 第三、收集有效的数据 有效的数据源才会得出有效的结果，注意数据的一致性以及时效性，不能拿很久以前的数据来说明现在的问题，但是一些历年的发展可以作为趋势的预测。对于一些不能量化的数据，最好用各种指标体现出数据的精准度，对于数据的来源性和局限性都是要考虑的因素，只有排除这些可能错误的因素，才能确保数据的有效性。 第四、分解原因 是不是有交互在一起的原因，还是原因之间还有相关性，如果没有分解原因，进行单独的分析，就不能得到真正直接的原因。 第五、验证假设和结果的关系 大数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。 当然，在这个过程中，怎么进行数据分析才是最主要的部分，可以利用一些数据分析的技术方法，例如比较分析、因素分析、数据挖掘方法等从大量的数据当中提取出潜在的有效的信息，这也是进行数据分析最主要的目的。 了解更多商业智能行业资讯，商业智能解决方案以及商业智能软件下载请访问FineBI 商业智能官网www.finebi.com 或扫一扫，关注“FineBI专业商业智能解决方案”（微信号：fine_bi）
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发表于 2015-4-14 19:22:40
