构建您自己的分析框架的完整指南
已发表: 2021-10-27当我们努力应对数据爆炸时，我们必须找到一种方法来安排数据分析以深入了解当今的环境。
当我们需要自动跟踪产品性能时，数据和分析框架非常重要。 框架为测量提供上下文。 它有助于识别公司的核心指标以及影响关键指标的许多元素。
目录
- 什么是框架？
- 为什么我们需要数据分析框架
- 数据分析类型
- 数据分析框架特征
- 支持多种数据类型
- 应该支持 NoSQL 数据
- 云中的部署
- 实时数据流
- 数据分析框架：了解客户的最有效方式
- 进行以客户为中心的分析
- 非凡的投资回报
- 保持领先
- 建立坚实的基础
- 数据库
- 分析平台
- 软件开发资源
- 数据产品负责人
- 加起来
什么是框架？
框架是一种物理或抽象结构，用于支持或指导构建任何将结构发展为有用的东西。
在计算机系统中，框架是一种分层结构，它指定可以开发的程序类型以及它们将如何交互。
为什么我们需要数据分析框架
数据和分析框架可帮助您在数据分析中有序地处理非结构化数据。
假设您的团队有一个数据驱动的项目并开始着手处理它。 如果您不使用基本框架，则很可能不同的人会以不同的方式解决相同的问题。
拥有多种方法会使在项目的各个阶段做出决策变得困难，并且可能难以追踪它们。 它使您可以将注意力集中在首先增加价值的方面，而不是查看所有可访问或必须获取的数据。
数据分析类型
“我可以采用哪些分析方法以及哪些工具可以帮助我评估所有数据？” 作为数据科学家或数据分析师，您可能想知道。
四类数据分析和用于帮助构建分析的工具是：
- 描述性分析
- 诊断分析
- 预测分析
- 规范性分析
您选择的分析技术基于您想从数据中学习或学习的内容。 这可能包括诸如识别问题、提出问题的补救措施、提出建议或推荐未来活动之类的事情。
#1 描述性分析
这有助于您了解公司的现状。 它使您可以查看现在发生的事情以及过去发生的事情。 这种分析通常会提供汇总数据，以更好地了解当前的销售趋势或客户行为、客户盈利能力、以前的竞争对手活动等。
带有平均值、最小值和最大值的简单箱线图和直方图是特定方法的示例。 针对各种因素以四分位数或十分位数的形式绘制数据。 或者，您可以计算统计指标，例如平均值、众数、标准差等。
#2 分析诊断
这就解释了为什么事情会像过去那样发生。 考虑到基于假设的分析，这种形式的分析旨在进一步研究特定原因或假设。
诊断分析深入挖掘问题的成本，而描述性分析则撒下一张大网来理解数据的广度。
描述性分析对于更好地了解当前情况并创建假设以预测公司挑战和机遇可能出现的位置非常有用。
#3 预测分析
与描述性或诊断性分析不同，预测性分析更具前瞻性。 预测分析允许未来可能发生的数据可视化。 这种分析可以帮助客户回答诸如“我的消费者未来可能会做什么？”之类的问题。 我的竞争对手成功的机会有多大，未来的市场会是什么样子？ 未来会对我的产品或服务产生什么影响？
预测分析通常根据我们迄今为止观察到的情况来预测可能发生的事情。
#4 规范性分析
这不仅限于提出建议，还包括开展活动或做出适合具体情况的判断。 它通过考虑过去发生的事情、当前情况和所有未来的可能性来实现这一点。
规范性分析给出了获得预期结果（解决方案是什么）需要哪些活动或干预的问题的答案。 在许多情况下，考虑到具体情况，干预是最好的选择。 或者，鉴于环境的不可预测性和所提供的有限知识，最佳可行响应。
规范性分析可以有效地确定现在采取的适当步骤，以应对未来的可能性，并使公司能够利用未来的情况。
数据分析框架特征
新的工具和框架正在投放市场，以帮助组织进行数据管理和分析。
即使有些公司无法实现其客观目标，他们也会寻求提供具有成本效益的按点击付费服务的机构的帮助。 此外，组织正在依靠新技术来启用大数据分析框架并满足其所有业务需求。
以下是选择数据分析框架时要考虑的一些基本方面：
支持多种数据类型
许多企业家在其数据部署中使用多种数据类型。 半结构化、结构化和非结构化数据类型都可以在此数据部署中使用。 因此，在决定框架之前，组织必须确保它支持他们正在努力争取的数据类型。
应该支持 NoSQL 数据
企业今天仍在使用 SQL，但是，有些企业已经转向 NoSQL 数据或更新类型的数据访问。 他们中的大多数人选择了能够提供更快帮助并在更短的时间内回答他们的问题的选项。 因此，请选择允许您及时有效地访问所有类型数据的选项。
云中的部署
企业家可以使用人工智能来按需获取计算资源。 云现在被大多数组织用作分析沙箱。 因为近年来它已成为业务实践的一部分，允许企业所有者以混合方法以及云安装方式组合当前系统。
实时数据流
决策导向数据流可以称为批处理，而行动导向数据流可以看作是分析数据流的结果。 一些公司更喜欢这两种选择中的一种，而另一些公司则需要两种选择，因为数据分析有多种形式。
数据分析框架：了解客户的最有效方式
在数字世界中，企业必须使用富有洞察力和动态的思维来了解他们的消费者。 如果他们不知道，他们就有可能失去竞争对手可能占据的竞争优势。 他们可能会利用数据分析框架来找到关于消费者到底想要什么以及如何满足这种需求的有见地的新想法。
如果您使用数据分析了解客户想要什么、他们为什么想要它以及何时想要它，您当然可以跟踪用户数据并为目标受众提供完美匹配。 它还有助于与您的消费者建立牢固和长期的关系，以及他们对贵公司服务的满意度。
进行以客户为中心的分析
如果公司想更多地了解他们的客户，那么以客户为中心的分析就是要走的路。 这是获得竞争优势的最有效策略之一。 例如，企业可以利用数据分析框架来找出客户喜欢智能小工具的原因，以及他们如何在客户所在的平台上扩大影响力。
非凡的投资回报
数据分析框架用于收集消费者投诉，以便以后解决。 它使他们能够弥合自己与潜在客户之间的差距，并允许业务增长以响应他们的需求。
保持领先
通过使用数据分析框架收集所有数据，企业可以在这个竞争激烈的行业中保持领先地位。 他们可以使产品或服务保持最新状态，并为消费者提供良好且引人入胜的体验。
建立坚实的基础
在开始构建分析服务之前，最好对构成部署基础的四个元素进行详细分析：
数据库
最终将为您的分析产品提供动力的数据库必须具有足够的可扩展性，以处理您将提供的数据量和分析类型。 我建议选择高并发的数据库，这意味着它可以管理大量访问仪表板并同时执行查询的人。
如果您已经有一个内部用例需要这样的数据库，那么您比您想象的更接近于提供嵌入式分析。
分析平台
由于您的数据需求可能会随着时间而变化，因此您需要确保您选择的分析平台能够提供敏捷性和适应性。
例如，PBL（由 Looker 提供支持）涵盖任何外部分析用例，允许您将 Looker 的完整功能作为外部服务提供。
软件开发资源
在发布产品之前，确定对数据建模和创建嵌入式分析应用程序所需的技术资源。 如果您只有一些内部资源，请不要担心。 您将获得许多专业服务团队和合作伙伴网络，可帮助您增加内部资源。
数据产品负责人
这是在开始创建产品化分析服务之前要做的最重要的事情之一。 选择产品经理时，请确保他们同意并了解分析产品的目标。
此人将担任产品和客户倡导者，推动有关您的产品的沟通，协助选择功能并管理发布时间表，因此他们必须具备推进项目所需的专业知识和权威。
加起来
如果不使用这些复杂的工具和框架，企业将很难获得传统的分析和智能解决方案。
他们可以访问和管理来自不同来源的各种形式的数十亿文档和数据。 希望处理高质量分析的企业应根据需要使用一个或多个框架。 它还有助于他们确定竞争战场并在比赛中保持领先于竞争对手。