為什麼要會看數據分析?推薦數據分析工具

數據分析感覺好難,他能告訴我哪些資訊?
其實數據分析不是你的數學敵人,他是善於資料分析的軍師,利用資料視覺化工具和資料呈現,讓你一目了然公司商業決策,降低成本,提高收益,改進產品,留住客戶等等,而且我們其實無形之中就有接觸到數據了!

早期的收集資料VS現代收集資料方法

早期我們會使用些調查方法去訪談(例如在路上被攔下來填問卷)這些都是企業為了解使用者的想法,但現在網路發達的時代,人最真實的想法與行為都在網路上被記錄下來,我們可以透過數據來追朔使用者的足跡與留言。
消費者在網路願意主動與他人分享討論對各種產品、議題的看法,就形成了數據,而社群數據更大、資料更即時時,就能夠透過觀察與分析,得到些新的想法。

初步使用簡易的方法分析您的社群管道

剛使用FB粉絲專頁與IG,可以先從他們的簡易後台開始,先了解你的客群輪廓,地區、年齡、頻率,哪幾篇貼文受歡迎,如果資料非常龐大需要使用分析工具,推薦幾個工具給大家。

如果資料開始龐大後

1、Excel

Excel是最全能的資料分析工具之一,包括表格製作、資料透視表、VBA等等功能,保證人們能夠按照需求進行分析。
只是大家不太熟悉它這些全面的功能。企業若不大的話Excel足夠處理絕大多數的資料分析需求。

新人要是想學資料分析,Excel絕對是首選!我也是常常使用excel做資料收集與分析。

2、BI工具

BI這類工具就是為資料分析而生的。BI工具的產品設計,幾乎是按照資料分析的流程來設計的。
先資料處理與整理>資料建模>最後資料視覺化,全程圍繞資料指導運營決策的思想。
操作起來也非常簡潔,依靠拖拉拽就能完成大部分的需求,沒有程式設計基礎的業務人員也能很快上手。
我身邊認識的做數據分析的不少用Tableau、PowerBI。

3、Python

Python在資料分析領域,確實稱得上是一個強大的語言工具。可以寫程式碼執行想要的東西。入門難度高於Excel和BI,但是作為資料科學家的必備工具,從職業高度上講,它肯定是高於Excel、BI工具的。在統計分析和預測分析等方面,Python等程式語言更有著極大的優勢。

新人可以先不學Python,如果想在這條路上長遠發展,它一定是個逃不開的工具。

佳佳認為不論是Excel/BI/程式語言,這些工具都有各自的優勢,無論是哪種工具,只要你能利用它解決你遇到的問題,那他就是最棒的工具。

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *