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怎樣選擇數(shù)據(jù)分析方法
在現(xiàn)實學習生活中，大家都背過各種知識點吧？知識點是傳遞信息的基本單位，知識點對提高學習導航具有重要的作用。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、質量改進統(tǒng)計方法選擇的基本導向
從工業(yè)革命的傳統(tǒng)過程考察，大量的統(tǒng)計方法和技術伴隨機器工業(yè)和科學實驗的進步發(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計、皮爾遜的相關分析和費希爾的回歸分析等，都是在工農業(yè)生產和科學實驗的數(shù)據(jù)基礎上發(fā)展起來的，也有一些方法來源于醫(yī)學和生物統(tǒng)計學的研究和物理化學實驗的數(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過程，而是從工農業(yè)生產和科學實驗的實踐中發(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量統(tǒng)計技術的進步和實際應用的發(fā)展。
目前，在質量改進活動中使用統(tǒng)計方法已經相當普及，許多改進項目甚至開始獨立設計統(tǒng)計模型方法及相應的檢驗工具，統(tǒng)計學作為質量改進的基礎方法論得到了廣泛的發(fā)展和應用。促進這些方法走向實踐的主要原因是什么？
（一）數(shù)據(jù)導向。
所謂數(shù)據(jù)導向，即“有什么數(shù)據(jù)，選擇什么方法”，從質量過程生成的統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)，選擇和設計相應的統(tǒng)計方法，有時也根據(jù)這些數(shù)據(jù)設計一些QC課題或者其他質量改進項目。這種導向的特點是有什么數(shù)據(jù)，就做什么改進，而不是從質量現(xiàn)狀或質量改進的關鍵技術、關鍵環(huán)節(jié)、成本、安全及交貨期等出發(fā)。例如，國內某著名乳品企業(yè)采用先進的乳制品生產、消毒、存儲和包裝設備，每日自動產生大量的過程統(tǒng)計數(shù)據(jù)和質量檢驗數(shù)據(jù)，加上營銷部門提供的銷售數(shù)據(jù)和電子商務網站形成的客戶訂購、投訴和評價數(shù)據(jù)，構成了復雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實際上已經成為企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的雛形。但是，該企業(yè)始終沒有設計出適應企業(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。
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模型導向是指為實證某個新設計或新發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計模型而進行的質量改進過程，這些統(tǒng)計模型的成功應用有些可以獲得良好的改進效果，有些則無法適應真正的改進目標。從改革開放30多年中質量管理技術的進步過程來看，我們一直在追趕發(fā)達國家的管理手段和技術方法，從20世紀80年代的全面質量管理、90年代的質量標準化管理到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)的質量管理技術人員，在質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)學模型，用眼花繚亂的數(shù)學公式代替了扎扎實實的現(xiàn)場調查和改進過程，把質量管理活動變成了新統(tǒng)計模型的實驗室。
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統(tǒng)計軟件是質量統(tǒng)計的重要工具，從SPC的應用過程可以看到，休哈特博士設計的均值極差控制圖就是典型的工具導向的一個應用。由于當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，用以表征質量過程的波動性。
專業(yè)的統(tǒng)計軟件是質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用到質量管理活動中。于是，以統(tǒng)計軟件工具為導向的一大批質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）、實驗設計（Design of Experiment）等。
與模型導向一樣，工具導向的質量改進也是被動的，無法真正面向質量生產的過程，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，而不能成為質量改進的新成果。
（四）案例導向。
案例導向的質量改進過程，來自商學院工商管理碩士（MBA）案例教學實踐中，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量改進過程。但商業(yè)模式和管理經驗并不總是可重復和可再現(xiàn)的，質量改進也是如此，商業(yè)案例只是對成功管理活動的總結和提煉，而不是輸出管理規(guī)則和盈利模式。因此，基于成功的商學院案例或者六西格瑪成功案例實施的質量改進方法進程中，有很大一部分是無法完成改進目標和任務的。
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所謂的任務導向是目前很多企業(yè)采用的一種中規(guī)中矩的質量統(tǒng)計方法，就是根據(jù)企業(yè)生產計劃和調度要求，提出某項生產或管理任務，從完成任務的目的考慮，采用常規(guī)的統(tǒng)計方法或者技術來完成任務，甘特圖的使用就是任務導向的一個典型例子。
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，這就是任務導向的方法選擇。這些方法是無法進行真正的質量改進的，只是一種較優(yōu)的質量統(tǒng)計方法選擇。
（六）問題導向。
質量統(tǒng)計方法的基本功能是描述、解釋和探索，是基于過程或結果的統(tǒng)計數(shù)據(jù)而進行的有目的的質量改進活動，用以解決企業(yè)經營管理過程中出現(xiàn)的各種問題。因此，問題導向的質量統(tǒng)計方法主要是指以質量管理活動中出現(xiàn)的問題為核心改進目標，從問題的現(xiàn)狀調查、研判、因果關系判別以及對策、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，這才是真正的應用統(tǒng)計價值所在，也是質量統(tǒng)計方法追求的科學、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)生產經營和管理實踐活動本身，他們根據(jù)比較好的一些質量特性，逆向設計統(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)計方法對于質量改進的真正貢獻，也放棄了科學改進的真正目的，違背了質量改進的最初目的和終極價值。
二、問題導向的質量改進統(tǒng)計方法選擇
問題導向的質量改進過程中，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。
問題導向的質量改進一般應遵循三個基本原則，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，質量改進的過程可以分為以下步驟：
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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，也不是財務目標中挑出來的，而應該來自質量經營和管理的實踐中出現(xiàn)的質量問題和可能造成不良的機會。因此質量改進的動因本身就具有補償性質量的能力，如果不出現(xiàn)問題，質量管理的重點則應放在質量保證能力建設和預防性質量的提升方面。
�。ǘ┟枋鰡栴}并抽象成統(tǒng)計模型。
精確定義質量生產和使用過程中出現(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)計建模的經驗和方法，考慮通過構建指數(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，并以此通過假設檢驗來設定首次故障時間，并最終實現(xiàn)質量的全面提升。
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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、因果性以及相關性，真正地做到“讓數(shù)據(jù)說話”、“讓模型作證”和“讓結果指向”。
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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。
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有些問題的出現(xiàn)和解決，似乎有定數(shù)，比如因果圖就經常被用來解決質量改進中的可能性關聯(lián)問題。有些研究者更愿意采用復雜的數(shù)理統(tǒng)計模型來完成該改進任務，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量改進的作用，也從而實現(xiàn)質量提升的最終目標。
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、生產記錄和檢驗記錄，這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產過程的人工記錄，需要對質量生產過程進行人工干預才可以獲得，有些數(shù)據(jù)因此產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和設備被大量引進，其中包括具備強大數(shù)據(jù)生產能力的數(shù)控設備、網控設備和電子自動檢測裝置等，這些先進的電子設備可以大量測定、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)，技術人員已經可以直接從設備上導出大量的數(shù)據(jù)用以完成SPC、MSA、DOE等經典統(tǒng)計模型的擬合和研判，可以實現(xiàn)真正的大數(shù)據(jù)同步質量分析、檢驗和預警目標。
因此，當前企業(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)、經營管理數(shù)據(jù)、投資和財務數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)等；二是企業(yè)生產過程數(shù)據(jù)，包括來自電子設備和網絡設備中自動記錄和篩選的數(shù)據(jù)；三是質量檢驗和驗收的數(shù)據(jù)；四是來自供應鏈和客戶調查的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)大部分是連續(xù)生產的，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)構成企業(yè)經營管理活動的新資源。
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問題導向的統(tǒng)計方法選擇一般以數(shù)據(jù)為基礎，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)，對于網控設備來說，還應考慮網絡聯(lián)通問題；二是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑、測量設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)采集的可重復性、可復現(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量改進，因此要保證數(shù)據(jù)的采集技術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品、服務、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，有效的工具包括產品評價，定性調查，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論。市場規(guī)模分析指的是評估你的產品以及服務市場規(guī)模有多大，是否有足夠的增長潛力。衡量指標包括產量（售出多少）、產值、頻率（一個產品或服務的出售頻率）。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)，競爭對手財務數(shù)據(jù)以及客戶調查。
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)客戶想要的某個產品或者服務市場上已經有了，那么他們不太可能會接受另一個產品或服務了。
3、需求預測
了解需求對于保持企業(yè)的競爭力是至關重要的。需求預測屬于預測分析領域，旨在預估消費者可能會購買的產品數(shù)量或服務。不同于簡單猜測，它是基于過去市場上的歷史數(shù)據(jù)或當前數(shù)據(jù)作出的估計。此時，分析技術（如時間序列分析）就顯得非常有用了。
提示：用于需求預測的數(shù)據(jù)必須是干凈并且準確的。如果不是這樣的話，得到的結果將不準確，并且有可能導致你誤入歧途。
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�？蛻粽{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品，服務或品牌的看法。通過識別出那些不買你產品的人，以此來擴大市場。訪談，問卷調查，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)務跟自己的業(yè)務有什么關系。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品或者服務進行比較。
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品發(fā)布之前找出你的客戶愿意為你的產品支付多少錢。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品和服務。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，你最好設置一些轉化率目標，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，并且經常是構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，如客服服務記錄，銷售記錄，網絡論壇，博客，評論網站和社交媒體等。
提示：互聯(lián)網為人們如何看待你的品牌以及你的業(yè)務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，你應該設定明確的目標。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)都會對你產生益處。你需要且應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，從而更好地指導產品運營。
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，從而產生最佳的結果。
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