10 patarimų, kaip geriau analizuoti didelius duomenis

Norite išnaudoti visas „Excel“ duomenų analizės galimybes? Štai dešimt greitų patarimų, kaip efektyviai ir efektyviai dirbti su dideliais duomenimis.

Laikykite savo darbą palaidoto lobio paieška

Duomenų analizę turėtumėte vertinti kaip procesą, panašų į palaidoto lobio paiešką.

Kitaip tariant, duomenų gavyba primena aukso gavybą. Jūs naršote duomenis arba ieškote vertingų grynuolių. Šios pastangos gali būti kruopščios ir varginančios.

Tačiau turėdami atkaklumo ir šiek tiek sėkmės, dažnai (dažnai?) turėtumėte rasti vertingų įžvalgų apie galimybes ir grėsmes, kurių kitu atveju būtumėte praleidę.

Jūs norite ir turite tai atsiminti.

Surinkite daugiau duomenų

Turėtumėte rinkti daugiau duomenų. . . tada gerai saugokite ir išsaugokite renkamus duomenis.

Žodžiu, atsainiai neišmeskite, nerūpestingai nepraraskite ar kvailai neišmeskite duomenų, kuriuos jau renkame arba turime. Tie duomenys gali būti neįkainojami. O jei šiandien tai neįkainojama, kas žino? Tai gali būti kada nors ateityje.

Susidurk su juo. Kuo turtingesnis duomenų rinkinys, tuo didesnė tikimybė, kad jums pasirodys kokia nors įdomi įžvalga.

Sukurkite daugiau duomenų

Dirbkite, kad sukurtumėte daugiau duomenų.

Gerai, tai gal skamba kvailai. Tačiau kai kuriais atvejais naudingus duomenis galima sukurti labai ekonomiškai.

Štai paprastas pavyzdys: jei vadovaujate verslui, paklauskite klientų, kaip jie jus rado. Dėl to gausite puikių įžvalgų apie savo rinkodaros pastangas.

Tikriausiai turite kitų įdomių būdų sukurti daugiau duomenų.

Reguliariai vykdykite eksperimentus

Duomenų kūrimo metodai, tokie kaip eksperimentavimas per AB testavimą ir bandomieji tyrimai, gali ekonomiškai suteikti nepaprastos vertės duomenis.

Pavyzdžiui, autorius Timothy Ferris savo bestseleriu tapusioje knygoje „Keturių valandų darbo savaitė“ aprašo mokėjimo už paspaudimą reklamos naudojimą, kad įvertintų produkto tinkamumą. Tai puiki idėja, kuri tikriausiai daugeliu atvejų lemia tikslesnes analitines išvadas nei tikslinė grupė.

Padidinkite (su duomenų rinkiniais ir pavyzdžiais)

Jei sužinojote apie statistiką epochoje, kai kompiuteriai ir jų dideli duomenų rinkiniai buvo plačiai prieinami ir lengvai naudojami, galite turėti tendenciją priimti sprendimus ir priimti sprendimus remdamiesi mažais duomenų rinkiniais.

Šiandien tai tikrai nepateisinama. Šiais laikais turėtumėte dirbti su didžiuliais duomenų rinkiniais. Kai tik įmanoma, naudokite didelius ar didesnius duomenų rinkinius ir pavyzdžius.

Neperduokite duomenų analizės

Daugelio vadovų ar verslo savininkų požiūriu, jaunų, išmanančių technologijų praktikantas gali atrodyti kaip geriausias būdas atlikti tikrai gerą duomenų analizę.

Tačiau jei kalbėsite su žmonėmis, atliekančiais daug duomenų analizės, greičiausiai išgirsite, kad tai, ko tikrai norite, yra paskirti protingiausią, labiausiai patyrusį komandos narį dirbti prie šio projekto. Kitaip tariant, žmonės, kurių tikrai norite atlikti šį darbą, yra tie, kurie tikriausiai neturi laiko tai atlikti.

Galbūt iš tikrųjų turėtumėte patys atlikti duomenų analizę, jei esate didysis Pūkuotukas.

Vėlgi, pagalvokite apie šį darbą kaip apie palaidoto lobio kasimą. Įžvalgos, kurias galite atskleisti, gali būti nepaprastai vertingos. Kad ir koks būtų jauniklis ar stirniukas, jūs tikrai nenorite, kad jie praleistų kokią nors išskirtinę galimybę ar potencialiai katastrofišką grėsmę, nes jiems trūksta patirties arba jie dar neturi visiškai išvystytų strateginio mąstymo įgūdžių.

Švaistykite laiką pilant beprasmius duomenis

Štai kvaila mintis. Galbūt retkarčiais turėtumėte gaišti laiką, apipildami iš pažiūros beprasmius duomenis: kryžmines pardavimo kvitų lenteles su laiko žyma, jūsų svetainės analizės duomenis, trečiųjų šalių operacijų žurnalus ir pan.

Niekada nežinai, ką rasi. O kartais geriausios įžvalgos gali kilti iš labiausiai stebinančių vietų.

Inventorizuokite vidinius duomenų šaltinius

Namų tvarkymo elementas: tikriausiai norite turėti vidinių duomenų šaltinių inventorių. Ir tikriausiai į sąrašą turėtų būti įtraukta ne tik apskaitos sistema ir jūsų žiniatinklio serverių analizės failai. Visokių įdomių duomenų yra, kai pradedi apie tai galvoti. Ir kai kurie iš šių dalykų pasimes arba bus pamiršti, jei nebūsite atsargūs.

Sukurkite išorinių neapdorotų duomenų šaltinių biblioteką

Greitas priminimas? Kai kurie neapdorotų duomenų šaltiniai yra ne vidiniai, o išoriniai. Nepamirškite apie tuos.

Net mažiausios įmonės gali turėti prieigą prie trečiųjų šalių mokėjimų apdorojimo failų ir operacijų sąrašų, sukurtų naudojant išorines žiniatinklio paslaugas.

Apsaugokite patentuotus duomenų šaltinius

Kadangi bet kokie nuosavybės teise priklausantys duomenų šaltiniai gali turėti didžiulę vertę, jūs, žinoma, norite atidžiai apsaugoti išteklius.

Žinoma, tai reiškia, kad norite saugiai saugoti ir reguliariai kurti atsargines duomenų kopijas, bet tai dar ne viskas. Patentuotų duomenų apsauga reiškia, kad norite užtikrinti, kad duomenys išliktų nuosavybės teise ir (galbūt net labiau), kad visos duomenyse esančios įžvalgos išliktų vidinės. Apie ką pagalvoti. . .