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探讨需要
在开始剖析数据或深入研究剖析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定次要流动或战略目标是很要害的，须要从根本上理解哪些类型最有利于倒退，或哪些数据对倒退的前景最有帮忙。
确定问题
一旦确定了外围指标，你应该思考哪些问题须要被答复来帮忙你实现你的指标。为了帮忙提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。
收集数据
在为数据分析办法提供了真正的领导，并晓得了须要答复哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最根底的一步。
设置 KPI
设置一系列要害绩效指标（KPI），这些指标能够在许多要害畛域中跟踪，掂量和塑造您的进度。KPI 对于定性钻研中的数据分析办法和定量钻研中的数据分析办法都是至关重要的，它对于督促本人及时实现数据分析指标有着重要作用。
疏忽无用数据
缩小信息量是数据分析的最关键步骤之一，因为它使你能够集中精力进行剖析，并从残余的“精益”信息中榨取每一滴价值。任何与业务指标不符或与 KPI 管理策略不符的统计、事实、数据或指标都应从等式中删除。
统计分析
这种分析方法侧重于包含聚类，同类，回归，因子和神经网络在内的各个方面，最终将为数据分析办法提供一个更正当的方向。
整合技术
剖析数据的办法有很多，然而在业务环境中剖析胜利的最重要方面之一就是集成正确的决策支持软件和技术。
弱小的剖析平台不仅能够从最有价值的资源中提取要害数据，而且还能够与动静 KPI 配合应用，从而提供可行的见解，而且还能够从一个地方实时仪表板中以可视化、交互式的格局显示信息。
通过以统计办法数据分析和外围数据分析办法集成适合的剖析技术，将防止扩散见解，节省时间和精力，同时让企业在最有价值的见解中取得最大价值。
可视化您的数据
能够说，使数据分析概念在整个组织中得以出现的最佳办法是通过数据可视化。
在线数据可视化是一个功能强大的工具，它能够让数据趋势与变动直观的出现在眼前，从而使整个企业中的用户都能够提取有助于业务倒退的数字信息，同时它还涵盖了所有不同的数据分析办法。
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