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如何分析數據：2022 年做出更好商業決策的步驟
企業被數據淹沒，這意味著它經常被忽略。
誠然，很難對大量數據進行分類，尤其是在您沒有時間和資源的情況下。
但是，通過正確的工具和流程，您可以立即開始使用您的數據，並且只需最少的手動輸入。
通過數據分析技術，您可以獲得有價值的見解，為整體決策提供信息，並幫助您更好地了解客戶的需求。
下面，按照數據分析過程中的 5 個步驟，了解將數據轉換為有意義的見解是多麼容易。
如何通過 5 個步驟分析數據
要改進分析數據的方式，請在數據分析過程中執行以下步驟：
- 第一步：定義你的目標
- 第 2 步：決定如何衡量目標
- 第 3 步：收集您的數據
- 第 4 步：分析數據
- 第 5 步：可視化和解釋結果
第 1 步：定義你的目標
在開始數據分析之前，請確保定義一組明確的目標。你想從數據中得到什麼？您試圖解決或理解的問題或情況是什麼？了解這一點將幫助您確定需要收集哪些數據（以及需要執行哪種類型的分析）。
圍繞特定問題和可能的解決方案設計您的問題。
例如，如果您發現與您詢問的有關客戶支持的問題相關的CSAT 低分數突然飆升，您可能會提出以下問題來解決問題。
目標：改善客戶支持
- 為什麼客戶對我們的支持團隊不滿意？
- 我們如何改善客戶服務？
第 2 步：決定如何衡量目標
一旦你定義了你的目標，你就需要決定如何衡量它們。
例如，如果您想衡量單個支持代理的績效，您可能會深入研究數字數據，以了解每個代理平均需要多長時間才能響應客戶。然後，根據總體平均值衡量每個代理的表現。
但是，如果您想知道客戶對您的客戶服務水平不滿意的原因，則需要查看您的定性數據。
也許某個特定的客戶支持代理比其他人更頻繁地被提及——但他們是以積極的方式還是消極的方式被提及？您可能還想查看提到的特定主題，例如響應時間或客戶是否對他們的問題的解決方式感到滿意。
第 3 步：收集您的數據
既然您知道您的目標是什麼以及您希望如何衡量它們，您就可以開始收集正確類型的數據了。雖然收集定量和定性數據是最佳做法，但您還需要收集與您嘗試回答的問題相關的數據。
- 定量數據：可以量化和測量的結構化數據。例如，標籤和數字數據，
- 定性數據：在挖掘數據以獲取洞察之前需要對其進行結構化的非結構化數據。例如，文本、語音、圖像、視頻。
定量數據通常存儲在數據庫或 Excel 表格中，供您分析。但是，您在哪裡可以找到定性數據？
以下是一些定性數據的示例：
- 來自客戶的電子郵件
- 客戶支持票
- 聊天對話
- 在線產品評論
- 社交媒體數據
- 開放式調查回复
大多數此類數據將存儲在您日常使用的工具中，例如 Zendesk、Gmail 和社交媒體管理平台。其中一些您可能需要使用網絡抓取工具收集（如果數據存在於網站、博客或論壇上）
請記住，數據分析的成功很大程度上取決於數據的質量，因此請花時間準備數據，去除通常出現在非結構化文本數據中的噪音和不必要的字符、HTML 元素和標點符號。
請記住，使用相關數據集。例如，如果您想分析客戶支持方面的客戶情緒，那麼您需要一個包含有關客戶支持的意見的數據集。
第 4 步：分析您的數據
Excel、Google Sheets 和 Airtable 等數據分析工具以及 Tableau 和 Google Data Studio 等商業智能工具非常適合處理數字。它們允許您插入定量數據並創建全面的可視化、圖表和圖形。
這些工具非常適合開始進行數據分析，但是您可以使用更複雜的數據分析方法來進行更深入的分析。
選擇您的數據分析方法：
- 推理分析——統計數據分析以發現模式和趨勢
- 文本分析——實時定性數據分析
- 診斷分析——探索性的定量和定性數據分析
- 預測分析——歷史定量和定性數據分析
- 規範性分析——基於情景的定量和定性數據分析
其中一些數據分析方法使用 AI 和機器學習來幫助您自動分析大量非結構化數據。但不要讓這讓你失望。預訓練的機器學習模型附帶了許多開箱即用的工具，因此您可以在幾分鐘內獲得強大的洞察力，而無需編寫任何代碼。
例如，預訓練的關鍵字提取器可以通過提取數據中最常見的詞來快速總結您的數據。另一方面，情緒分析會自動將您的數據分為正面、負面和中性。結合起來，您可以開始從數據中獲得深刻的見解，例如負面和正面的趨勢主題。
試試這個預訓練的情感分析模型，看看從定性數據中提取洞察是多麼容易：
試試這個現成的情緒分析模型，看看從定性數據中提取洞察是多麼容易：
如果您的數據需要更加定制化的方法，您可以使用MonkeyLearn等直觀工具構建自己的無代碼文本分析工具。
使用業務數據和標準訓練模型後，您可以通過MonkeyLearn API或集成（如 Excel、Google Sheets 和 Zendesk）將其連接到您喜歡的工具，並開始從實時數據中獲取價值.
第 5 步：可視化和解釋結果
現在是有趣的部分。使用數據可視化工具將您的數據分析轉換為引人注目的數據可視化，這有助於總結您的數據，以便您輕鬆發現數據中的趨勢、模式和關係。它們也是支持業務決策並向團隊其他成員展示您的發現的好方法。
數據可視化工具
.MonkeyLearn Studio：將應用內數據可視化與文本分析工具相結合，打造強大的一體化數據分析解決方案。
看一下儀表板，它顯示了圍繞不同主題的情緒。
.Tableau：具有易於使用的拖放界面的可視化分析軟件。
.Google Data Studio：免費使用的簡單數據可視化工具。
將數據可視化後，開始製定有助於實現業務目標的決策。
開始數據分析
分析數據使公司能夠了解什麼對他們有效，以及為了發展需要改進什麼。
企業長期以來一直在利用定量數據，但您可以從定性數據中獲得更多見解。雖然您需要花費更多時間準備此類數據，但分析定性數據所涉及的步驟是相同的。
此外，借助文本分析工具，分析本身更容易、更快、更準確。通過結合定量和定性數據分析，企業可以發現趨勢並真正開始傾聽客戶的聲音。
使用 Excel 等日常工具來分析您的數據並了解正在發生的事情。
然後使用MonkeyLearn等 AI 機器學習工具加強數據分析，以了解數字和曲線呈上升或下降趨勢的原因。
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