营销数据分析初学者指南

数据分析是对原始数据系统地应用逻辑和统计技术以获得有用信息。 通过数据分析，您可以将感兴趣的现象与数据中的“噪音”分开。

您还可以使用数据分析来描述、压缩和评估数据。

数据分析过程可用于指导各个领域的决策和行动。 例如，在房地产领域，具有数据分析功能的工具可以帮助自动化房地产评估、优化买家选择流程、监控趋势并提高投资回报率。

AI（人工智能）刚刚增加了数据分析的潜力和可能性。

由于公司越来越重视数据驱动的决策和战略以及人工智能和大数据的进步，数据分析的未来似乎一片光明。 2023 年至 2032 年间，全球数据分析市场的复合年增长率预计将达到 29.4%。

数据分析可以帮助您产生新的内容创意并释放营销机会。

学习数据分析的理由

尽管高需求和高需求的预测足以引起好奇心，但您可能仍然想知道为什么应该学习数据分析以及这些知识如何使您受益。

以下是（众多的）深入研究数据分析的几个原因：

• 使用数据分析，您将能够更好地了解受众偏好和参与度。 有了这种理解，您就可以创建与目标受众产生更多共鸣的内容，并开展高效且成功的营销活动。
  
• 您可以通过数据分析预测营销活动的投资回报率。 这些预测将帮助您更好地决定营销预算。 您还可以通过数据分析来优化营销活动，以获得更好的投资回报率。
  
• 公司利用数据分析来发现和选择营销活动的影响者。 数据分析还有助于识别真正的影响者。
  
• 你可以主动而不是被动； 数据分析可以与社交聆听相结合，您可以利用这些见解来指导您的策略。 将社交聆听和数据分析相结合将帮助您有效地识别、吸引和培养潜在客户。

• 如果充分利用数据分析，您可以获得显着的竞争优势。

数据分析的主要方法

数据分析方法根据收集的数据类型而有所不同。 这些方法可以根据需要组合使用或单独使用。 数据分析的两种主要方法是定量数据分析和定性数据分析。

定量数据分析涉及数值变量。 在社交媒体背景下，定量数据分析可能围绕基础、覆盖范围、参与度和转化等指标进行。

基础和覆盖范围将指导您的战略和战术，而参与度和转化指标将让您深入了解您的行动及其效果。

定性数据分析更加细致和困难。 它可能包括跟踪和分析参与质量和受众情绪等因素。

尽管用户友好的软件和自然语言处理 (NLP) 的进步正在改变这种情况，但大多数定性数据分析仍然是手动进行的。

数据收集和准备

数据有助于衡量过去的表现，但它也为未来（和当前）的活动提供信息。

技术进步给营销人员带来的最大好处之一是能够实时收集数据。 在营销活动启动后的几个小时内，您将能够衡量其初步成功。

通过数据分析，您将能够全面了解市场，这可以帮助您在需要时进行调整。

数据源

如今，全渠道营销活动很常见。 这意味着多个数据源和大量数据。 为了掌握事件动态，营销人员必须监控多个平台并从各种来源收集数据。

作为营销人员，您必须使用 Google Analytics、Google Search Console、广告平台、社交媒体平台和 CRM（客户关系管理）工具。 销售团队和技术支持团队也可以为您提供重要数据。

您还应该利用其他公共数据源来获取数据，以帮助您更好地了解消费者、地理位置、行业和整个经济。

数据清理

清理数据是指删除或修复任何不完整、不正确、重复、损坏或格式错误的数据。 当您组合多个数据源时，数据重复的可能性就更大，并且此类数据可能会产生误导。

由于数据不正确，算法和结果变得不可靠。 数据清理过程会根据数据集而有所不同，因此您需要建立适合您数据的清理过程模板。

数据探索

数据探索将帮助您了解数据的本质。 你可以说这是数据分析的第一步或初始数据分析。

对于数据探索，您可以手动将数据过滤到电子表格中或编写脚本来达到目的。

您面前的第三个选项是使用自动化数据探索工具。 数据探索将使您更轻松地分配和传达数据行和列的含义。

数据分析的基本类型

每种类型的数据分析都有特定的目的并遵循不同的方法。 以下是数据分析基本类型的快速概述：

描述性分析

通过描述性分析，您可以全面了解数据、其结构和属性。 您将能够了解数据集的主要特征。

推理分析

在推断数据分析中，您将分析样本中的数据，以对更大的总体进行推断。 它涉及做出基于证据的几乎准确的概括。

预测分析

预测分析可帮助您根据过去的数据预测事件或结果。 您将能够使用统计模型和算法识别历史数据中的模式。 机器学习算法还将根据这些做出相当准确的预测

规范性分析

根据过去的营销数据，规范性分析可以建议您在当前和未来可以采取的最有影响力的行动。 您可以使用规范性分析工具和营销自动化工具来确保立即实施建议。

文本分析

通过文本分析，您将能够从非结构化文本数据中获取有意义的见解。 文本分析涉及使用 NLP（自然语言处理）、主题建模和文本挖掘等技术。

数据分析工具

微软Excel

在数据分析方面，Microsoft Excel 仍然处于领先地位。 由于其简单性和多功能性，它仍然是最受欢迎的数据分析应用程序。

使用 Microsoft Excel，您可以轻松导入、清理、探索和分析数据。 即使您以前从未使用过 Excel，您也可以通过在线 Excel 培训课程轻松获得必要的技能。

Python

Python是一种相对容易学习的编程语言。 由于其可扩展性、灵活性和令人印象深刻的库，它通常用于数据分析和数据可视化。

对 Python 的全面理解对于执行数据分析极其有益。

R 编程

R 是一种开源编程语言，可用于分析数据。 R 令人难以置信且强大的软件包使数据计算、操作和可视化变得更加容易和更快。

一旦你开始使用 R，你会发现它的编码风格相当简单。

数据分析软件

现在有各种各样的数据分析软件工具，具有不同的功能和特性。 SAS、Jupyter Notebook 和 Tableau 是一些流行的数据分析软件。

如果您受困于旧系统，Door3 服务可以帮助实现系统现代化、迁移数据并在新系统中构建所需的功能。

数据分析中的道德考虑

数据隐私

数据和分析的主要问题之一是隐私保护。 您需要在收集和分析过程中确保敏感数据和个人数据的隐私。 数据请求需要透明。 从健全的隐私政策开始，确保遵守法规。

偏见与公平

尽管您无法消除数据分析中的偏见，但您需要意识到它的存在（在数据和进行分析的人员中），以积极尝试缓解问题并避免其对决策的不利影响。 数据分析的公平性意味着以不会强化或产生偏见的方式使用数据。

数据安全

数据安全不应与数据隐私混淆。 在数据收集、清理、存储和分析过程中，您需要确保其免受黑客和勒索软件的侵害。 对数据的攻击可能会导致收入损失、客户信任损失或两者兼而有之。 数据是企业的资产，应该受到相应的保护。

结论

数据被正确地视为“新石油”。 而且，如果数据被认为像石油一样有价值，那么数据分析就可以比作石油的提取、精炼和分离，以使其适合不同的用途。

在营销方面，公司能够通过数据分析提供个性化的体验。 这对公司和消费者都有好处。

为了做出更明智的业务决策，您需要利用数据分析的力量。 在这个数据驱动的世界中，数据分析已成为一项至关重要的技能。