工来说都至关重要，无论部门或职位如何。识别和研究隐藏趋势的能力对于分析广告活动投资回报率的营销人员和审查产品使用数据的产品经理来说都是必备技能。
不幸的是，许多公司在收集、处理和分
析数据方面遇到了困难。 Splunk 的一项全球调查发现，公司收集的所有数据中有 55% 未经处理和使用。有时公司甚至不知道信息收集的情况，有时员工根本不知道如何分析数据。
76%的高管认为，培训员工分析和处理不
同类型的数据将有助于解决问题，公司将能够有效地利用信息。
幸运的是，数据分析是一项可以学习的技能。您不需要统计学学位或花费数小时学习模块来了解如何分析数据。相反，我们编写了本指南来帮助您了解如何分析数据 – 清理数据、选择正确的分析工具以 臺灣號碼 及分析模式和趋势。您将能够获得宝贵的实用信息并在此基础上得出准确的结论。
明确你的目标
在开始分析数据之前设定具体的目标。如果您不清楚自己在寻找什么，那么您会花费数小时盯着电子表格或筛选无数支持票，等待那个灵光闪现的时刻。
您的目标取决于您所在的团队、您收集的数据以及您的角色：
- 财务团队分析费用并寻找省钱的机会。
- 营销团队监控潜在客户的活动，并寻找通过产品免费试用来提高转化率的方法。
- 工程团队需要了解有多 白俄罗斯商业名录 少客户受到最近的系统中断的影响，因此他们查看产品使用数据。
- 产品开发团队必须优先开发新功能和错误修复，因此它会分析最新的支持请求并优先考虑最重要的请求。
您的目标将影响您收集的数据、您使用的分析工具以及您从中获得的有用信息。
清除数据并删除不需要的东西
您的数据分析只会与您的源数据一样好。如果获得的信息不完整、不准确或不一致，得出的结论将是不完整或具有误导性的。因此，收集数据后，请务必清理数据并确保其一致且不包含重复信息。
如果您处理的数据量较少，您可能会发现在电子表格中手动清理数据更容易。您可以执行以下一些简单的操作来清除数据：
- 在电子表格中添加标题行，使 测量 加载速度 发送速度 信息更易于理解。
- 如果有同一条记录的多个副本，请删除重复的行或列。
- 如果您导出了数据，请删除不想使用的行或列。例如，许多工具添加了您不需要的“ID”列或时间戳。
- 将数据标准化，以便数字、日期或货币等数值以一致的格式表达。
如果您处理大量数据，手动清理数据会变得更加困难。为了加快这一进程，请使用数据清理工具，例如OpenRefine或Talend。它们可以快速删除令人困惑和矛盾的信息，数据经过处理后便可进行下一阶段的分析。