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数据分析

日期:2014-03-06信息来源:信息中心点击:

教育部高校联合培养硕士、博士研究生专业方向
数据分析的概念
    数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作,将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较,从而发现审计线索,搜集审计证据的过程。
数据分析的目的与意义
    数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。
    在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的         生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析的功能
    数据分析主要包含下面几个功能:
    1. 简单数学运算(Simple Math)
    2. 统计(Statistics)
    3. 快速傅里叶变换(FFT)
    4. 平滑和滤波(Smoothing and Filtering)
    5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
数据分析的类型
    在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
    · 探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
    · 定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。
数据分析步骤
    数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步:
    · 1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
    · 2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
    · 3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施
    数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
    一、识别信息需求
    识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
    二、收集数据
    有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:
    · ①将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;
    · ②明确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;
    · ③记录表应便于使用;
    · ④采取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
    三、分析数据
    分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:
    · 老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
    · 新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;
    四、数据分析过程的改进
    数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:
    · ①提供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;
    · ②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;
    · ③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;
    · ④数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;
    · ⑤数据分析所需资源是否得到保障。
项目数据分析的重要意义
    数据分析不仅可以在网络广告前期发挥巨大作用,在投放后期同样是调整广告方向的重要工具。比如,通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品页面可以实现很好的转化率、投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变,都可以使赚钱的能力提高一点点。所以,只有称数据分析为网络营销的灵魂才能凸显数据分析的重要性。
    行业发展状况
    数据分析行业,在国外的发展已经非常成熟,每年有上千亿美元的市场份额。在国外,数据分析非常重要,在美国有专门的数据中心,为全国甚至全球的数据分析行业提供数据平台,还有一些图书馆,专门设有数据分析,数据统计图书收藏,为数据分析行业的从业人员提供查询搜索平台。
    在我国,数据分析工作正在被逐渐的受到重视,越来越多的人们意识到此项工作环节的重要性。08年4月份,经我国资委审批、民政部备案后,中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立,这是数据分析行业内唯一的协会,它的成立标志着我国数据分析行业在经济发展中的地位已经被得到充分的认可,数据分析工作也会因此走向更加规范的发展轨道。
    分析方法
    在市场调查数据分析中,我们常用的分析方法有:描述性统计(包括集中趋势分析、频数分析、数据的分布、数据离散程度分析等)、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析、聚类分析、时间序列分析以及常用数据分析方法。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量一手和二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
    综上数据分析对于项目的实施具有重要的意义。