8 métodos de análisis de datos comúnmente utilizados
Los ocho métodos de análisis de datos más utilizados son los siguientes:
1. Mediante el método de análisis del árbol lógico, un problema complejo se puede convertir en un subproblema fácil de manejar. Escenario de aplicación: plan anual, desglosado en subpreguntas como aprendizaje de habilidades, lectura, fitness, viajes, etc.
2. El método de análisis PEST es un análisis del macroentorno de desarrollo de la empresa, por lo que se utiliza a menudo en el análisis de la industria. Suele analizarse desde cuatro aspectos: política, economía, sociedad y tecnología. Escenarios de aplicación: planificación de carrera, análisis de la industria, informes de productos.
3. Método de análisis de desmontaje multidimensional. Cuando analizamos únicamente los resultados generales, no podemos ver las diferencias internas reales, por lo que los problemas complejos se dividen en problemas simples, incluida la composición de indicadores y los procesos de negocio. Escenario de aplicación: examine qué canal tiene más usuarios entre las cuentas oficiales, Baidu y Toutiao.
4. Método de análisis comparativo: el resultado óptimo se obtiene mediante dos comparaciones. Si desea realizar un análisis comparativo, primero debe aclarar dos preguntas: con quién comparar y cómo comparar.
Propósito:
El propósito del análisis de datos es concentrar y refinar la información oculta en una gran cantidad de datos aparentemente desorganizados, para descubrir las leyes inherentes del objeto bajo análisis. estudiar. En aplicaciones prácticas, el análisis de datos ayuda a las personas a emitir juicios para poder tomar las acciones adecuadas. El análisis de datos es el proceso de recopilar datos de manera organizada y decidida, analizarlos y convertirlos en información.
Este proceso es el proceso de soporte del sistema de gestión de la calidad. El proceso de análisis de datos debe aplicarse adecuadamente durante todo el ciclo de vida de un producto, desde la investigación de mercado hasta el servicio posventa y la disposición final, para mejorar la eficacia. Las principales actividades del proceso de análisis de datos consisten en identificar necesidades de información, recopilar datos, analizar datos y evaluar y mejorar la eficacia del análisis de datos.
Por ejemplo, antes de comenzar un nuevo diseño, los diseñadores deben realizar extensos estudios de diseño y analizar los datos para determinar la dirección del diseño. Por lo tanto, el análisis de datos juega un papel extremadamente importante en el diseño industrial.