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怎樣選擇數(shù)據(jù)分析方法
在現(xiàn)實學(xué)習(xí)生活中，大家都背過各種知識點吧？知識點是傳遞信息的基本單位，知識點對提高學(xué)習(xí)導(dǎo)航具有重要的作用。你知道哪些知識點是真正對我們有幫助的嗎？下面是小編幫大家整理的怎樣選擇數(shù)據(jù)分析方法，僅供參考，大家一起來看看吧。
您是否看著數(shù)據(jù)感到迷茫，無所適從。認真讀完這篇文章，或許你將有所收獲。下面小編為大家介紹怎樣選擇數(shù)據(jù)分析方法，歡迎閱讀。
一、質(zhì)量改進統(tǒng)計方法選擇的基本導(dǎo)向
從工業(yè)革命的傳統(tǒng)過程考察，大量的統(tǒng)計方法和技術(shù)伴隨機器工業(yè)和科學(xué)實驗的進步發(fā)展起來。像美國貝爾實驗室的工程師休哈特提出的統(tǒng)計質(zhì)量控制方法、道奇和羅米格首創(chuàng)的計數(shù)標準型抽樣檢驗方法、費歇爾的正交實驗設(shè)計、皮爾遜的相關(guān)分析和費希爾的回歸分析等，都是在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)實驗的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，也有一些方法來源于醫(yī)學(xué)和生物統(tǒng)計學(xué)的研究和物理化學(xué)實驗的數(shù)據(jù)分析活動中，比如卡方檢驗、蒙特卡洛隨機模擬等。這些方法不是來自單純的演繹邏輯意義上的推導(dǎo)過程，而是從工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)實驗的實踐中發(fā)展起來的，雖然受制于獲取數(shù)據(jù)和手工計算能力的約束，但方法論的創(chuàng)新還是極大地推動了質(zhì)量統(tǒng)計技術(shù)的進步和實際應(yīng)用的發(fā)展。
目前，在質(zhì)量改進活動中使用統(tǒng)計方法已經(jīng)相當(dāng)普及，許多改進項目甚至開始獨立設(shè)計統(tǒng)計模型方法及相應(yīng)的檢驗工具，統(tǒng)計學(xué)作為質(zhì)量改進的基礎(chǔ)方法論得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。促進這些方法走向?qū)嵺`的主要原因是什么？
（一）數(shù)據(jù)導(dǎo)向。
所謂數(shù)據(jù)導(dǎo)向，即“有什么數(shù)據(jù)，選擇什么方法”，從質(zhì)量過程生成的統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)，選擇和設(shè)計相應(yīng)的統(tǒng)計方法，有時也根據(jù)這些數(shù)據(jù)設(shè)計一些QC課題或者其他質(zhì)量改進項目。這種導(dǎo)向的特點是有什么數(shù)據(jù)，就做什么改進，而不是從質(zhì)量現(xiàn)狀或質(zhì)量改進的關(guān)鍵技術(shù)、關(guān)鍵環(huán)節(jié)、成本、安全及交貨期等出發(fā)。例如，國內(nèi)某著名乳品企業(yè)采用先進的乳制品生產(chǎn)、消毒、存儲和包裝設(shè)備，每日自動產(chǎn)生大量的過程統(tǒng)計數(shù)據(jù)和質(zhì)量檢驗數(shù)據(jù)，加上營銷部門提供的銷售數(shù)據(jù)和電子商務(wù)網(wǎng)站形成的客戶訂購、投訴和評價數(shù)據(jù)，構(gòu)成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實際上已經(jīng)成為企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的雛形。但是，該企業(yè)始終沒有設(shè)計出適應(yīng)企業(yè)自身需求的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，也無法使這些數(shù)據(jù)在系統(tǒng)的質(zhì)量改進和控制中起到積極的作用，浪費了大量的數(shù)據(jù)資源和改進管理的機會。
（二）模型導(dǎo)向。
模型導(dǎo)向是指為實證某個新設(shè)計或新發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計模型而進行的質(zhì)量改進過程，這些統(tǒng)計模型的成功應(yīng)用有些可以獲得良好的改進效果，有些則無法適應(yīng)真正的改進目標。從改革開放30多年中質(zhì)量管理技術(shù)的進步過程來看，我們一直在追趕發(fā)達國家的管理手段和技術(shù)方法，從20世紀80年代的全面質(zhì)量管理、90年代的質(zhì)量標準化管理到2000年代后的六西格瑪管理和卓越績效管理，似乎都體現(xiàn)了方法論上的盲目性，只顧追趕別人的腳步，不知道是否適合自身的發(fā)展。
從微觀角度審視，一些企業(yè)的質(zhì)量管理技術(shù)人員，在質(zhì)量方法的選擇上追求模型的“高大上”，簡單參考和引進國外的先進數(shù)學(xué)模型，用眼花繚亂的數(shù)學(xué)公式代替了扎扎實實的現(xiàn)場調(diào)查和改進過程，把質(zhì)量管理活動變成了新統(tǒng)計模型的實驗室。
（三）工具導(dǎo)向。
統(tǒng)計軟件是質(zhì)量統(tǒng)計的重要工具，從SPC的應(yīng)用過程可以看到，休哈特博士設(shè)計的均值極差控制圖就是典型的工具導(dǎo)向的一個應(yīng)用。由于當(dāng)時的計算能力和工具不足，因此在作業(yè)現(xiàn)場計算方差比較困難，所以休哈特博士采用了計算更為簡易的極差來替代方差，用以表征質(zhì)量過程的波動性。
專業(yè)的統(tǒng)計軟件是質(zhì)量改進方法的重要推動力量，一些世界知名廠商也陸續(xù)推出面向質(zhì)量管理的專用模塊和程序，這些軟件包括SAS、SPSS、STATISTICA
、Minitab、Matlab等。進入新世紀以來，大數(shù)據(jù)逐漸成為統(tǒng)計軟件工具必須面對的重要對象，數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）和商業(yè)智能（Business Intelligence）等方法成為統(tǒng)計軟件的主流方法，同時這些方法也被大量應(yīng)用到質(zhì)量管理活動中。于是，以統(tǒng)計軟件工具為導(dǎo)向的一大批質(zhì)量管理成果開始出現(xiàn)在各種場合，比如六西格瑪黑帶項目、可靠性項目、多變量統(tǒng)計過程控制（MSPC）、實驗設(shè)計（Design of Experiment）等。
與模型導(dǎo)向一樣，工具導(dǎo)向的質(zhì)量改進也是被動的，無法真正面向質(zhì)量生產(chǎn)的過程，即便是成功的數(shù)據(jù)分析也只能是統(tǒng)計模型和軟件的新例證，而不能成為質(zhì)量改進的新成果。
（四）案例導(dǎo)向。
案例導(dǎo)向的質(zhì)量改進過程，來自商學(xué)院工商管理碩士（MBA）案例教學(xué)實踐中，來自企業(yè)、院校和研究所的MBA似乎更喜歡來自成功案例方法的質(zhì)量改進過程。但商業(yè)模式和管理經(jīng)驗并不總是可重復(fù)和可再現(xiàn)的，質(zhì)量改進也是如此，商業(yè)案例只是對成功管理活動的總結(jié)和提煉，而不是輸出管理規(guī)則和盈利模式。因此，基于成功的商學(xué)院案例或者六西格瑪成功案例實施的質(zhì)量改進方法進程中，有很大一部分是無法完成改進目標和任務(wù)的。
（五）任務(wù)導(dǎo)向。
所謂的任務(wù)導(dǎo)向是目前很多企業(yè)采用的一種中規(guī)中矩的質(zhì)量統(tǒng)計方法，就是根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)計劃和調(diào)度要求，提出某項生產(chǎn)或管理任務(wù)，從完成任務(wù)的目的考慮，采用常規(guī)的統(tǒng)計方法或者技術(shù)來完成任務(wù)，甘特圖的使用就是任務(wù)導(dǎo)向的一個典型例子。
企業(yè)在進行績效考核的時候，一般多采用多變量線性模型進行綜合評價，用來合成多項指標的考核分值，這類統(tǒng)計方法已經(jīng)成為主流的績效評價方法，從卓越績效模式的評價到中小企業(yè)的員工績效考核，大多采用此法，這就是任務(wù)導(dǎo)向的方法選擇。這些方法是無法進行真正的質(zhì)量改進的，只是一種較優(yōu)的質(zhì)量統(tǒng)計方法選擇。
（六）問題導(dǎo)向。
質(zhì)量統(tǒng)計方法的基本功能是描述、解釋和探索，是基于過程或結(jié)果的統(tǒng)計數(shù)據(jù)而進行的有目的的質(zhì)量改進活動，用以解決企業(yè)經(jīng)營管理過程中出現(xiàn)的各種問題。因此，問題導(dǎo)向的質(zhì)量統(tǒng)計方法主要是指以質(zhì)量管理活動中出現(xiàn)的問題為核心改進目標，從問題的現(xiàn)狀調(diào)查、研判、因果關(guān)系判別以及對策、實驗和檢驗等基本目標出發(fā)，量身定制或者重新創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)管理或質(zhì)量改進統(tǒng)計方法，做到因地制宜、對癥下藥，達到追本溯源、藥到病除的效果，這才是真正的應(yīng)用統(tǒng)計價值所在，也是質(zhì)量統(tǒng)計方法追求的科學(xué)、合理和高效的真正動力。
現(xiàn)實中，一些QC項目和六西格瑪項目，就是為了做項目而刻意尋找項目，而不是面向企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和管理實踐活動本身，他們根據(jù)比較好的一些質(zhì)量特性，逆向設(shè)計統(tǒng)計方法，模擬和推斷出可能的數(shù)據(jù)改進方法和計算模型，從而達到項目要求或評獎要求，實際上放棄了統(tǒng)計方法對于質(zhì)量改進的真正貢獻，也放棄了科學(xué)改進的真正目的，違背了質(zhì)量改進的最初目的和終極價值。
二、問題導(dǎo)向的質(zhì)量改進統(tǒng)計方法選擇
問題導(dǎo)向的質(zhì)量改進過程中，要一切從問題的現(xiàn)狀出發(fā)，擬定合理目標，設(shè)計跟進數(shù)據(jù)集，選擇合適的統(tǒng)計方法，帶著問題逐步深入才能得到滿意的改進效果。
問題導(dǎo)向的質(zhì)量改進一般應(yīng)遵循三個基本原則，一是厘定問題，單一目標；二是自頂向下，逐步求精；三是優(yōu)選方法，單入單出。在這個原則下，質(zhì)量改進的過程可以分為以下步驟：
（一）提出問題。
和一般的改進過程一樣，面向問題的改進過程主要是對于質(zhì)量問題的定義和選擇，這些問題不是上級決定的，也不是財務(wù)目標中挑出來的，而應(yīng)該來自質(zhì)量經(jīng)營和管理的實踐中出現(xiàn)的質(zhì)量問題和可能造成不良的機會。因此質(zhì)量改進的動因本身就具有補償性質(zhì)量的能力，如果不出現(xiàn)問題，質(zhì)量管理的重點則應(yīng)放在質(zhì)量保證能力建設(shè)和預(yù)防性質(zhì)量的提升方面。
（二）描述問題并抽象成統(tǒng)計模型。
精確定義質(zhì)量生產(chǎn)和使用過程中出現(xiàn)的問題，并力圖把這個問題抽象成為統(tǒng)計模型。比如對于推土機首次故障時間的確認，就可以根據(jù)統(tǒng)計建模的經(jīng)驗和方法，考慮通過構(gòu)建指數(shù)模型來計算一批推土機銷售以后首次故障時間的期望均值，并以此通過假設(shè)檢驗來設(shè)定首次故障時間，并最終實現(xiàn)質(zhì)量的全面提升。
（三）獲得過程和結(jié)果的數(shù)據(jù)。
統(tǒng)計模型方法依賴大量數(shù)據(jù)和檢驗，因此模型方法所需要的數(shù)據(jù)必須和問題產(chǎn)生的過程保持一致，也就是說，必須回到問題發(fā)生的現(xiàn)場去收集整理數(shù)據(jù)并獲得數(shù)據(jù)口徑、背景和計算方法的要求。這些數(shù)據(jù)可以客觀地描述、解釋和探索質(zhì)量過程中的細節(jié)，可以由此回溯和推斷問題出現(xiàn)的可能性、因果性以及相關(guān)性，真正地做到“讓數(shù)據(jù)說話”、“讓模型作證”和“讓結(jié)果指向”。
（四）分析建模和驗證。
根據(jù)得到的數(shù)據(jù)和所選的統(tǒng)計方法創(chuàng)建統(tǒng)計模型，對問題進行深入的分析和解剖，得到解決問題的基本方向和思路，并設(shè)計出解決問題的路徑和方法，對這些方法進行實地實驗和驗證，力求得出解決問題的全局性對策。
（五）方法選擇的導(dǎo)向性。
有些問題的出現(xiàn)和解決，似乎有定數(shù)，比如因果圖就經(jīng)常被用來解決質(zhì)量改進中的可能性關(guān)聯(lián)問題。有些研究者更愿意采用復(fù)雜的數(shù)理統(tǒng)計模型來完成該改進任務(wù)，但我們的建議是選擇最適合的方法，而不是最先進或者最豪華的方法。面向問題是質(zhì)量改進的第一動力，因此統(tǒng)計方法的選擇只有依照這個原則來進行，才有可能真正起到質(zhì)量改進的作用，也從而實現(xiàn)質(zhì)量提升的最終目標。
三、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源和統(tǒng)計方法的適應(yīng)性
（一）數(shù)據(jù)來源。
傳統(tǒng)的企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于三個方面，即企業(yè)統(tǒng)計臺賬、生產(chǎn)記錄和檢驗記錄，這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過程的人工記錄，需要對質(zhì)量生產(chǎn)過程進行人工干預(yù)才可以獲得，有些數(shù)據(jù)因此產(chǎn)生了較大的誤差和偏移，以至于很多統(tǒng)計方法無法接近真實過程。
目前，我國已進入工業(yè)化后期，國際先進的制造技術(shù)和設(shè)備被大量引進，其中包括具備強大數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力的數(shù)控設(shè)備、網(wǎng)控設(shè)備和電子自動檢測裝置等，這些先進的電子設(shè)備可以大量測定、檢驗和記錄數(shù)據(jù)，生成連續(xù)性、大規(guī)模和高精度的同步數(shù)據(jù)集，此即企業(yè)大數(shù)據(jù)的雛形。在一些先進的制造企業(yè)，技術(shù)人員已經(jīng)可以直接從設(shè)備上導(dǎo)出大量的數(shù)據(jù)用以完成SPC、MSA、DOE等經(jīng)典統(tǒng)計模型的擬合和研判，可以實現(xiàn)真正的大數(shù)據(jù)同步質(zhì)量分析、檢驗和預(yù)警目標。
因此，當(dāng)前企業(yè)主要的數(shù)據(jù)來源有四個方面，一是企業(yè)管理數(shù)據(jù)，包括企業(yè)管理統(tǒng)計臺賬、績效考據(jù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營管理數(shù)據(jù)、投資和財務(wù)數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)等；二是企業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，包括來自電子設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中自動記錄和篩選的數(shù)據(jù)；三是質(zhì)量檢驗和驗收的數(shù)據(jù)；四是來自供應(yīng)鏈和客戶調(diào)查的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)大部分是連續(xù)生產(chǎn)的，主要是定量數(shù)據(jù)，也包含一些定性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成企業(yè)經(jīng)營管理活動的新資源。
（二）統(tǒng)計方法選擇的基本原則。
問題導(dǎo)向的統(tǒng)計方法選擇一般以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，有的方法要求的數(shù)據(jù)量比較少，因而容易在實踐中使用，比如SPC、DOE等，而有的統(tǒng)計方法則要求更多的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量，比如時間序列和可靠性統(tǒng)計分析方法等。因此，選擇統(tǒng)計方法時，應(yīng)考慮所需要的數(shù)據(jù)在多個方面的特征和要求。
一是數(shù)據(jù)的易得性，要能夠很容易和低成本地采集數(shù)據(jù)，對于網(wǎng)控設(shè)備來說，還應(yīng)考慮網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通問題；二是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑、測量設(shè)備和測定方法要保持一致，這樣的數(shù)據(jù)才具備基本的分析基礎(chǔ)和分析能力；三是大數(shù)據(jù)的連續(xù)性采集能力，一些現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集必須滿足連續(xù)性的要求，才可以輔助實施和分析，采用管理學(xué)意義上的價值，比如統(tǒng)計過程控制和抽樣檢驗的數(shù)據(jù)等；四是保持數(shù)據(jù)采集的可重復(fù)性、可復(fù)現(xiàn)性和可控制性，大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)的誤差只有通過較為嚴格的方差分析和參數(shù)檢驗、分布模擬可能付諸建模分析和質(zhì)量改進，因此要保證數(shù)據(jù)的采集技術(shù)不會帶來較大的誤差影響。
拓展：市場營銷數(shù)據(jù)分析方法
1、未被滿足的需求分析
商業(yè)可以簡單的理解為滿足客戶需求的全部。未被滿足的需求分析指的是揭示你的產(chǎn)品、服務(wù)、客戶滿意度以及收入方面是否還有未被滿足的需求。對于未被滿足的需求分析，有效的工具包括產(chǎn)品評價，定性調(diào)查，小組討論和訪談。你也可以使用類似于Google Trends這樣的工具來幫助識別客戶都在搜索什么。
提示：現(xiàn)在向你的客戶提問是一個非常經(jīng)濟實惠而又快速的辦法。例如創(chuàng)建一個論壇，在線小組討論，亦或是邀請客戶關(guān)注你的Facebook頁面并加入到一個反饋小組里面。
2、市場規(guī)模分析
如果對自己的市場規(guī)模和潛力不夠了解，我們很容易對商業(yè)決策的可行性妄下結(jié)論。市場規(guī)模分析指的是評估你的產(chǎn)品以及服務(wù)市場規(guī)模有多大，是否有足夠的增長潛力。衡量指標包括產(chǎn)量（售出多少）、產(chǎn)值、頻率（一個產(chǎn)品或服務(wù)的出售頻率）。有效數(shù)據(jù)包括政府公布的數(shù)據(jù)，行業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，競爭對手財務(wù)數(shù)據(jù)以及客戶調(diào)查。
提示：僅因為某個市場大并不意味著它是有利可圖的——特別地，如果大多數(shù)客戶想要的某個產(chǎn)品或者服務(wù)市場上已經(jīng)有了，那么他們不太可能會接受另一個產(chǎn)品或服務(wù)了。
3、需求預(yù)測
了解需求對于保持企業(yè)的競爭力是至關(guān)重要的。需求預(yù)測屬于預(yù)測分析領(lǐng)域，旨在預(yù)估消費者可能會購買的產(chǎn)品數(shù)量或服務(wù)。不同于簡單猜測，它是基于過去市場上的歷史數(shù)據(jù)或當(dāng)前數(shù)據(jù)作出的估計。此時，分析技術(shù)（如時間序列分析）就顯得非常有用了。
提示：用于需求預(yù)測的數(shù)據(jù)必須是干凈并且準確的。如果不是這樣的話，得到的結(jié)果將不準確，并且有可能導(dǎo)致你誤入歧途。
4、市場趨勢分析
每個企業(yè)都需要知道它自己的一個市場前進方向。市場趨勢分析指的是確定市場是否在增長，停滯還是衰落，以及市場變化的快慢。了解市場的規(guī)模大小很重要，但了解的市場正趨勢上漲還是下跌同樣也很重要。為了監(jiān)測市場動向，你可以做一些商業(yè)推演或情景分析以此判斷市場未來的一個大概樣子。客戶調(diào)查或小組討論有一定的幫助作用。
提示：始終警惕外部環(huán)境，如立法的修改，社會期望。
5、非客戶分析
傳統(tǒng)地，我們被告知我們需要了解我們的客戶，以便于我們知道他們是怎樣的一些人并找出更多跟他們相似的人。道理雖這樣，但另一方面可能更重要——非客戶分析。非客戶分析指的是了解那些目前還不是你的客戶對你的產(chǎn)品，服務(wù)或品牌的看法。通過識別出那些不買你產(chǎn)品的人，以此來擴大市場。訪談，問卷調(diào)查，焦點小組可以提供幫助。
提示：通過社交媒體的力量，我們可以輕松的獲取那些不是你的客戶的意見反饋。
6、競爭對手分析
任何業(yè)務(wù)都是在競爭環(huán)境中成長的。競爭對手分析對市場營銷和戰(zhàn)略規(guī)劃非常重要，它指的是識別你的競爭者是誰，他們的市場定位是怎樣的，他們的業(yè)務(wù)跟自己的業(yè)務(wù)有什么關(guān)系。通過了解自己的優(yōu)勢和劣勢，你利用對方的弱點來尋找機會。收集競爭對手數(shù)據(jù)的方法有很多種，例如商業(yè)期刊和報紙，年度報告，產(chǎn)品說明書和營銷活動。你甚至可以讓你的一個員工、朋友或者家庭成員從你的競爭對手那里購買他們的產(chǎn)品或者服務(wù)進行比較。
提示：競爭對手分析的最有用的技巧是去做這件事情！可悲的是，大多數(shù)企業(yè)沒有這樣做。
7、定價分析
定價分析指的是在產(chǎn)品發(fā)布之前找出你的客戶愿意為你的產(chǎn)品支付多少錢。它涉及細分市場價格靈敏度分析，尤其在高度競爭的市場非常有用。定價分析需要數(shù)據(jù)挖掘，預(yù)測模型和算法的開發(fā)。同時，它還涉及多個并行的商業(yè)實驗，以此來測量價格變動所帶來的變化。
提示：如果你希望通過定價分析來提升收入，請確保給那些為你的產(chǎn)品支付了更多錢的客戶提供了更高的價值。
8、銷售渠道分析
有數(shù)以百計的渠道和市場可以用來推廣你的產(chǎn)品和服務(wù)。銷售渠道分析可以幫助你評估現(xiàn)有銷售渠道的有效性。你可能會通過不同的渠道來達到您的不同細分市場，但我們有必要知道哪些渠道是有效的，哪些渠道可以到達事半功倍的效果。對于每個現(xiàn)有的市場營銷渠道以及那些潛在的尚未使用的渠道，你最好設(shè)置一些轉(zhuǎn)化率目標，以便于了解各個渠道的推廣效果。
提示：銷售渠道分析顯然是線上比線下更適合。在線渠道具有數(shù)字化的特征，并且經(jīng)常是構(gòu)建在市場和銷售平臺之上的。
9、品牌分析
品牌分析旨在確定你跟競爭對手相比你的品牌實力如何。品牌不是簡單的商品標識和包裝，它還包含了客戶對你的產(chǎn)品的感受以及它們對客戶的寓意。真正的了解客戶如何看待自己的品牌很重要，因為這會影響到你的決策和戰(zhàn)略方向。你需要從各種渠道來獲取客戶以及那些潛在客戶的數(shù)據(jù)來進行數(shù)據(jù)分析，如客服服務(wù)記錄，銷售記錄，網(wǎng)絡(luò)論壇，博客，評論網(wǎng)站和社交媒體等。
提示：互聯(lián)網(wǎng)為人們?nèi)绾慰创愕钠放埔约澳愕臉I(yè)務(wù)提供了是一個豐富的信息源。人們樂于去分享他們的想法和感受，所以我們應(yīng)該努力挖掘這樣一個豐富的信息金礦。
數(shù)據(jù)分析對市場營銷的益處
為什么要在市場營銷中使用數(shù)據(jù)分析？ 因為它可以給你的市場營銷工作帶來很多的幫助。
假設(shè)你發(fā)起了一個電子郵件營銷活動，你怎么知道你的郵件列表上有多少人打開了郵件？ 在電子郵件營銷活動中，有些人可能已經(jīng)決定不再和你做生意了———你如何追蹤這些取消訂閱的用戶？數(shù)據(jù)分析為電子郵件營銷平臺提供了解決這些問題的答案。
數(shù)據(jù)分析也可以幫助營銷人員做出更好的決策。你知道哪種廣告方法的投資回報率最高嗎？ 通過對不同渠道的數(shù)據(jù)監(jiān)測分析，你可以辨別出更有效的推廣方式和渠道。你可能會發(fā)現(xiàn)，把錢投到CPC廣告（點擊付費廣告）中并不能產(chǎn)生你所希望的投資回報。然而，也許電子郵件營銷活動比你意識到的要成功得多。
如何在市場營銷中成功地使用數(shù)據(jù)分析
雖然數(shù)據(jù)分析可以改善營銷活動的效果，但前提是你必須遵循一些最佳實踐方法。
首先，你應(yīng)該設(shè)定明確的目標。數(shù)據(jù)是海量的，你不可能分析所有的數(shù)據(jù)，你也不應(yīng)該分析所有的數(shù)據(jù)，畢竟不是每個數(shù)據(jù)都會對你產(chǎn)生益處。你需要且應(yīng)該分析的是那些對你有益的數(shù)據(jù)。而這些都要求你明確自己想要完成的事情（如接觸不活躍的客戶，提高客戶的參與度，決定銷售到成交的比率等等），并找到合適的數(shù)據(jù)。
另一個最佳實踐方法是保持數(shù)據(jù)“干凈”。有時，信息可能有誤。例如，如果一個電話號碼的兩位數(shù)被調(diào)換，你就不會找到合適的人。確保你的數(shù)據(jù)是無誤的，這將幫助你更好地進行用戶行為分析，從而更好地指導(dǎo)產(chǎn)品運營。
最后，使用合適的工具進行工作。市場上有許多數(shù)據(jù)分析解決方案，例如，開源私有化部署的Cobub Razor，它可以幫助你采集用戶行為數(shù)據(jù)，并且提供可視化的報表，許多市場營銷人員都認為它是有用的。盡管市場上的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品這么多，但最終你的團隊需要找到適合其需求的數(shù)據(jù)分析工具，從而產(chǎn)生最佳的結(jié)果。
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