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组织意识到数据能够成为弱小的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考据，明天超过 95% 的组织将数据打算纳入其业务策略。然而，大多数企业在无效和高效地应用数据方面当机立断。描述性剖析是最常见的数据分析类型，精明的企业应用它来帮忙找出数据外围的“内容”。
描述性剖析是根底数据分析工具，能够简化和揭示数据集中积重难返的根本含意，它是 扭转商业世界. 描述性剖析可用于从辨认消费者趋势到确定无效年度预算的所有方面。
在本文中，咱们将钻研什么是描述性剖析及其工作原理，包含描述性剖析的三种次要类型。而后，咱们将揭示应用描述性剖析在所有部门做出更好决策的策略。
什么是描述性剖析？
最简略的数据分析模式，描述性剖析是 最罕用于发现 对于数据的简略答复。通过描述性剖析能够无效地答复“产生了什么”或“这是对于什么的”等问题，使其成为揭示趋势、模式和谬误的弱小工具。描述性剖析共享手头数据的简略形容。
原始数据须要通过解决能力无效应用；首先，它必须通过描述性剖析过程。此过程可与以后或过来的数据一起应用，并且通常设置为显示企业朝着设定指标的停顿。描述性剖析能够为企业主提供有价值的数据和见解，使他们可能做出更好的决策，以建设将来的成功之路，即便 火烧眉毛的威逼 经济衰退。
描述性剖析能够跟踪业务指标以及要害绩效指标（或 KPI），例如在特定期间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。它能够跟踪每月支出的减少和缩小，提供有用的见解作为口头的终点。
描述性剖析过程如何运作？
在剖析数据之前，必须先收集数据。描述性剖析过程 从整合数据开始 从所有不同的起源到一个繁多的地位。
一旦组装实现，数据就会被清理以确保它是可信的。
此清理过程可能波及从数据集中辨认和打消反复或不残缺的数据，从而在依据存储在这些数据集中的信息做出将来决策时打消潜在问题。而后应用各种工具和软件组织和剖析数据。一些更风行的描述性剖析工具包含 SAP Analytics Cloud、SAS、Tableau、Apache Spark 和 Sisense。
尽管简短、过于简单的电子表格已经是数据分析的规范，但明天的数据分析工具为了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，能够让用户轻松地与数据内容进行交互和可视化。
应用描述性剖析
而其余类型的数据分析能够 提供更深刻或更以口头为导向的见解（如预测剖析、标准剖析和诊断剖析），描述性剖析能够提供具备宽泛影响的清晰、无力的信息。
通过将数据分析带回其根本元素并答复无关数据蕴含哪些信息的简略问题，分析师能够自信地做出更理智、更简化的决策。这种类型的数据分析能够提供的形容能够领导基于性能、指标和趋势的整体业务决策。
描述性剖析天然有助于有洞察力的财务决策过程，并有助于塑造营销流动。让咱们来看看利用描述性剖析做出更好决策的四种办法。
辨认趋势
描述性剖析在所有行业中最罕用来辨认和剖析趋势。例如，流媒体公司 Netflix 重大依赖数据分析 来塑造其成长和演变的方向。Netflix 的团队收集无关 Netflix 观众习惯和偏好的数据。
而后，他们应用描述性剖析软件来理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，以及这些信息如何利用于将来的媒体倒退和抉择。
跟踪营销流动的胜利
描述性剖析常常用于帮忙组织 塑造方向 他们的营销流动。通过发现无关新线索、新客户偏好、转化率和营销收入的信息，能够应用描述性剖析来追踪每个营销流动随时间推移的胜利和弱点。
这些数据集能够组织成图表，疾速比拟多个流动或不同工夫集的同一流动。此信息对组织内的良好决策具备更宽泛的影响。跟踪单个流动的进度能够塑造将来的营销流动，这将间接影响组织的整体生存能力。
此外，描述性剖析能够使传统营销流动和数字营销流动更严密地联合在一起，因为数据分析能够轻松辨认包含虚构和实体参加在内的趋势。联合社交媒体印象、网站页面跳出率、业余 Facebook 广告的点击次数和其余指标的剖析能够提供一个弱小的工具，通过一系列理智、理智的决策来领导营销流动的停顿方向。
监控财务
任何组织都能够利用描述性剖析来 跟踪其财务状况. 企业能够建设按价值组织的惯例数据集，描述性剖析能够应用这些数据集来识别模式和趋势。例如，企业能够依据每周销售的产品数量收集定期的每周数据集。
而后，描述性剖析软件能够提供易于拜访且易于了解的图表，阐明该数据对企业整体财务状况的倡议。同样的过程能够利用于月度、季度和年度支出，揭示对同比增长和稳定性的洞察。
而后，利益相关者和管理人员能够应用这些描述性数据做出理智的抉择，包含将资金分配到哪里、购买哪些资产、在何处以及何时对产品开发进行更多投资，以及如何制订指标。通过这种形式，描述性数据提供了无关财务的“什么”问题的答案，以便高管和利益相关者能够就谁、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忙制订营销流动等曾经很有价值的工作外，描述性数据还能够帮忙股东和高管发现无关其整个业务绩效的见解。描述性数据能够揭示无关增长率和流失率的新模式和信息。它甚至能够解决意想不到的问题，例如员工敬业度和生产力。
描述性剖析能够揭示企业将来可能面临的危险，这能够激励高管在潜在危险成为理论问题之前做出理智的调整。
随着网络安全成为一个日益紧迫的问题，描述性剖析能够成为预防网络立功的无力工具。云中的数据泄露 只会越来越糟，并且管理人员能够应用描述性剖析过程来辨认可能的网络攻击或破绽点。
对于描述性剖析的最终想法
借助描述性剖析提供的数据，利益相关者和企业主能够 做出理智的抉择对于如何放弃他们的组织成长和倒退。描述性剖析将剖析过程简化为最简略、最根本的问题，“产生了什么？”
通过这样做，描述性剖析能够为分析师提供松软的根底，加深他们对模式、趋势和将来倒退的了解。充分利用这些信息是为任何组织做出更好、更理智、更面向未来的决策的无效办法。
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