行业百科

数据分析

概述

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

类型

在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。

分析工具

Excel作为常用的分析工具,可以实现基本的分析工作,在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

案例

沃尔玛经典营销案例:啤酒与尿布

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。

在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店, 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。

当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销

Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门,管理着14类商品,由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。

该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。

采用该方案后,Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效:
1、显著增加了市场份额,但没有增加营销开支;
2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本;
3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统,从而同时降低直接邮寄与运营成本。

由此可见,Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来,实现智慧营销,对控制成本,增加利润起到非常积极的作用。

数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度

辛辛那提动植物园成立于1873年,是世界上著名的动植物园之一,以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩,园内有500种动物和3000多种植物,是国内游客人数最多的动植物园之一,曾荣获Zagat十佳动物园,并被《父母》(Parent)杂志评为最受儿童喜欢的动物园,每年接待游客130多万人。

辛辛那提动植物园是一个非营利性组织,是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园,除去政府补贴,2600万美元年度预算中,自筹资金部分达到三分之二以上。为此,需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点,最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务,提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力,在部署后,企业实现了以下各方面的受益:

·帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式,根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验,同时实现营业收入最大化。

·根据消费和游览行为对动植物园游客进行细分,针对每一类细分游客开展营销和促销活动,显著提高忠诚度和客户保有量。.

·识别消费支出低的游客,针对他们发送具有战略性的直寄广告,同时通过具有创意性的营销和激励计划奖励忠诚客户。

· 360度全方位了解客户行为,优化营销决策,实施解决方案后头一年节省40,000多美元营销成本,同时强化了可测量的结果。

·采用地理分析显示大量未实现预期结果的促销和折扣计划,重新部署资源支持产出率更高的业务活动,动植物园每年节省100,000多美元。

·通过强化营销提高整体游览率,2011年至少新增50,000人次“游览”。

·提供洞察结果强化运营管理。例如,即将关门前冰激淋销售出现高潮,动植物园决定延长冰激淋摊位营业时间,直到关门为止。这一措施夏季每天可增加2,000美元收入。

·与上年相比,餐饮销售增加30.7%,零售销售增加5.9%。

·动植物园高层管理团队可以制定更好的决策,不需要 IT 介入或提供支持。

·将分析引入会议室,利用直观工具帮助业务人员掌握数据。

步骤

具体方法

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步:

1、探索性数据分析:当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析:通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

分析方法

1、列表法

将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等),读出没有进行观测的对应点(内插法)或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点(外推法)。此外,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为,取对数后得到,若用半对数坐标纸,以lgR为纵轴,以1/T为横轴画图,则为一条直线。

3、数据分析主要包含:

1. 简单数学运算(Simple Math)
2. 统计(Statistics)
3. 快速傅里叶变换(FFT)
4. 平滑和滤波(Smoothing and Filtering)
5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据来源

1、搜索引擎蜘蛛抓取数据;
2、网站IP、PV等基本数据;
3、网站的HTTP响应时间数据;
4、网站流量来源数据。

(0)

热评

发表评论