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做一个好的数据分析并非我们在工作上所想的那样简单,为了让大家更加好地了解数据分析的过程和目的,在接下来的时间里我将为大家一一的讲解一下在分析问题时的必备要素和留意事项。

首先在座的各位都知道,数据分析就如同是我们在阅读分析报告时所要知道的,亦就是说我们要用到我们常常使用到的数据分析工具。

说到数据分析,那你要知道的是我们需要做什么?

我个人的理解是通过统计数据洞察去更加好地解决问题,因为我们想要的数据分析结果,是我们需要做的事。

而本质上,大多数时候在这些方法论中,往往有的人会把自己想要的数据拿出来分享给别人。

但这样的方法并没有一定的逻辑,并非没有实际价值,但我们还是需要借鉴过来。

下面就以最简单的一款数据分析工具为例,大家一起来看一看究竟什么是数据分析工具,大家可以看一看:

一、AvestInsight

简言之,在进行AvestInsight过程中,你要知道自己有哪些优质的数据和资源,并且知道哪些数据是优质的,也可以通过这一个数据来设计使用。

需留意的是,通过这一个工具可以知道哪些数据对我们的工作带来了好处,那么在这时,就要你下载一个应用并且使用它。

在实际工作中,由于一些已经找到的数据已经证明它的价值,你也可尝试做出一些有趣的事情。

二、SQLAnalytics

SQLAnalytics的核心是帮到你跟踪数据,在我了解自己数据分析能力的过程中,我碰到了很多消费者,特别是公司负责人,特别是互联网公司,他们往往是特别难找到这一个“有用的数据”。

因此,我不得不说,在这一旅程中,我们都需要在互联网上查找到数据,我们也需要尽最大可能的寻找到“有用的数据”。

当然,有人或许会认为,我不能直接找到你的目标数据,那么我们还可利用第三方的一些工具,例如OracleServer、ESPNG、TalkingData、Analytics等等。

本质上,这种方法可在早期很有效,但随着时间的流逝,这种方法并不适用。

即使是做了一些数据,但对于后期跟踪受众行为还是有一些缺点,因为一些受众的行为是由数据来决定的。

三、PEST分析

PEST分析的核心是让你了解这一个行业、你所关注的领域,以及你面临的主要问题。

你可在web Analytics中尝试多个不一样的关键词,这在早期可有效,但在后期可可以会有一些不一样。

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