组织数据的明确原则并减少将来在清理过程上花费的时间。以下是一些数据管理的最佳实践：
- 制定何时以及如何收集数据的标准程序。
- 采用标准化的命名约定以减少不一致性。
- 如果您有一个自动数据收集流程，请警惕任何不正确的数据。如果您收到错误消息，请检查您的设置以确定原因。
- 编辑和更新过去收集的数据以满足您的新质量标准。
清理和标准化数据是分析的重要准
备步骤。此步骤减少了从相互矛 的数据 台湾的号码 中得出错误结论的可能性，并增加了获取有价值和有用信息的可能性。
构建您自己的数据分析工具包
许多公司依赖 Excel 或其他电子表格工具来存储和分析数据。但还有许多其他服务可以帮助您分析数据。工具的选择取决于两件事：
- 数据类型。定量数据通常以数字形式呈现，这使其非常适合在电子表格和可视化工具中呈现。但是问卷调查答复、调查答复、支持请求或社交媒体帖子等定性数据是非结构化的，因此很难将有用的信息提取到电子表格文件中。为了有效地分析定性数据，您需要对其进行结构化。
- 数据量。如果您每周或每月分析一次少量数据，则可以手动进行。但是，处理的数据越多，就越有可能需要投资工具来实现流程的自动化。专业化服务将减少人为错误的可 白俄罗斯商业名录 能性并加快分析过程。
这里有一些数据分析工具，它们将对您的工具箱有所帮助。当然，您不会同时使用它们，因为每种方法都适用于特定类型的数据。
- Excel 或 Google Sheets 等电子表格是探索数据的传统工具。它们非常适合分析少量到中等量的数据，并且不需要深厚的技术知识。
- 公司使用商业智能 (BI) 工具来收集和分析大量数据。
- 预测分析工具使用机器学习算法和历史公司数据。他们计算工作流程的变化将如何影响未来的结果。
- 数据建模工具显示信息流的结构和性质及其与各种业务系统的关系。公司使用此类工具来查看哪些部门存储了哪些数据以及这些数据如何交互。
- 团队使用部门特定的分析工具根据其职能职责的具体情况来分析数据。例如，人力资源部门会跟踪大量人员数据，如工资单、绩效和任务数据，因此ChartHop是人力资源分析的理想选择。它比电子表格更容易使用。
- 数据可视化工具以图表、图形和其他图形图像的形式呈现信息，从而更容易发现趋势。
选择能够帮助您快速分析数据并提 为什么 cms 或会计系统不是 pim 的类似物 取难以获取的信息的工具。
寻找模式和趋势
您的数据是干净的，并且您可以使用各种工具——开始数据分析过程。
首先，要辨别趋势。如果您的大部分数据都是数字格式，那么在图表或其他可视化形式中显示模式相对容易。但是如果您有非结构化数据，例如电子邮件或支持票，则可能需要采用不同的方法。在这种情况下，您可以尝试以下一些数据分析技术：
- 文本分析使用机器学习从非结构化文本数据（例如电子邮件、社交媒体帖子、支持请求和产品评论）中提取信息。该方法发现并解释非结构化数据中的模式。文本分析工具示例：Thematic、Re:infer
- 情绪分析使用机器学习和自然语言处理来检测非结构化文本数据中的积极或消极情绪。公司经常使用这种分析来评估社交媒体帖子、产品评论和客户服务请求中的品牌认知度。情感分析工具的示例：IBM Watson、MonkeyLearn。
- 主题分析使用自然语言处理为文本数据分配预定义标签。这对于组织和构建文本数据很有用。例如，您可以使用主题分析对客户支持评论进行分类，以了解哪些领域给客户带来了最多的问题。主题分析工具示例： Datumbox、MonkeyLearn。
- 群组分析涉及检查特定时间范围内相似客户群体的数据。您可以跟踪同一时间段内注册通知的客户的产品使用情况变化。群组分析工具示例：电子表格、Looker
在识别模式时，不要假设两件事之间的关系总是因果关系。例如，如果您发现社交网络上的关注者数量显著增加，并且通知订阅数量也同步增加，那么您可以假设所有新客户都来自社