構建您自己的分析框架的完整指南
已發表: 2021-10-27當我們努力應對數據爆炸時，我們必須找到一種方法來安排數據分析以深入了解當今的環境。
當我們需要自動跟踪產品性能時，數據和分析框架非常重要。 框架為測量提供上下文。 它有助於識別公司的核心指標以及影響關鍵指標的許多元素。
目錄
- 什麼是框架？
- 為什麼我們需要數據分析框架
- 數據分析類型
- 數據分析框架特徵
- 支持多種數據類型
- 應該支持 NoSQL 數據
- 雲中的部署
- 實時數據流
- 數據分析框架：了解客戶的最有效方式
- 進行以客戶為中心的分析
- 非凡的投資回報
- 保持領先
- 建立堅實的基礎
- 數據庫
- 分析平台
- 軟件開發資源
- 數據產品負責人
- 加起來
什麼是框架？
框架是一種物理或抽象結構，用於支持或指導構建任何將結構發展為有用的東西。
在計算機系統中，框架是一種分層結構，它指定可以開發的程序類型以及它們將如何交互。
為什麼我們需要數據分析框架
數據和分析框架可幫助您在數據分析中有序地處理非結構化數據。
假設您的團隊有一個數據驅動的項目並開始著手處理它。 如果您不使用基本框架，則很可能不同的人會以不同的方式解決相同的問題。
擁有多種方法會使在項目的各個階段做出決策變得困難，並且可能難以追踪它們。 它使您可以將注意力集中在首先增加價值的方面，而不是查看所有可訪問或必須獲取的數據。
數據分析類型
“我可以採用哪些分析方法以及哪些工具可以幫助我評估所有數據？” 作為數據科學家或數據分析師，您可能想知道。
四類數據分析和用於幫助構建分析的工具是：
- 描述性分析
- 診斷分析
- 預測分析
- 規範性分析
您選擇的分析技術基於您想從數據中學習或學習的內容。 這可能包括諸如識別問題、提出問題的補救措施、提出建議或推薦未來活動之類的事情。
#1 描述性分析
這有助於您了解公司的現狀。 它使您可以查看現在發生的事情以及過去發生的事情。 這種分析通常會提供匯總數據，以更好地了解當前的銷售趨勢或客戶行為、客戶盈利能力、以前的競爭對手活動等。
帶有平均值、最小值和最大值的簡單箱線圖和直方圖是特定方法的示例。 針對各種因素以四分位數或十分位數的形式繪製數據。 或者，您可以計算統計指標，例如平均值、眾數、標準差等。
#2 分析診斷
這就解釋了為什麼事情會像過去那樣發生。 考慮到基於假設的分析，這種形式的分析旨在進一步研究特定原因或假設。
診斷分析深入挖掘問題的成本，而描述性分析則撒下一張大網來理解數據的廣度。
描述性分析對於更好地了解當前情況並創建假設以預測公司挑戰和機遇可能出現的位置非常有用。
#3 預測分析
與描述性或診斷性分析不同，預測性分析更具前瞻性。 預測分析允許未來可能發生的數據可視化。 這種分析可以幫助客戶回答諸如“我的消費者未來可能會做什麼？”之類的問題。 我的競爭對手成功的機會有多大，未來的市場會是什麼樣子？ 未來會對我的產品或服務產生什麼影響？
預測分析通常根據我們迄今為止觀察到的情況來預測可能發生的事情。
#4 規範性分析
這不僅限於提出建議，還包括開展活動或做出適合具體情況的判斷。 它通過考慮過去發生的事情、當前情況和所有未來的可能性來實現這一點。
規範性分析給出了獲得預期結果（解決方案是什麼）需要哪些活動或乾預的問題的答案。 在許多情況下，考慮到具體情況，干預是最好的選擇。 或者，鑑於環境的不可預測性和所提供的有限知識，最佳可行響應。
規範性分析可以有效地確定現在採取的適當步驟，以應對未來的可能性，並使公司能夠利用未來的情況。
數據分析框架特徵
新的工具和框架正在投放市場，以幫助組織進行數據管理和分析。
即使有些公司無法實現其客觀目標，他們也會尋求提供具有成本效益的按點擊付費服務的機構的幫助。 此外，組織正在依靠新技術來啟用大數據分析框架並滿足其所有業務需求。
以下是選擇數據分析框架時要考慮的一些基本方面：
支持多種數據類型
許多企業家在其數據部署中使用多種數據類型。 半結構化、結構化和非結構化數據類型都可以在此數據部署中使用。 因此，在決定框架之前，組織必須確保它支持他們正在努力爭取的數據類型。
應該支持 NoSQL 數據
企業今天仍在使用 SQL，但是，有些企業已經轉向 NoSQL 數據或更新類型的數據訪問。 他們中的大多數人選擇了能夠提供更快幫助並在更短的時間內回答他們的問題的選項。 因此，請選擇允許您及時有效地訪問所有類型數據的選項。
雲中的部署
企業家可以使用人工智能來按需獲取計算資源。 雲現在被大多數組織用作分析沙箱。 因為近年來它已成為業務實踐的一部分，允許企業所有者以混合方法以及雲安裝方式組合當前系統。
實時數據流
決策導向數據流可以稱為批處理，而行動導向數據流可以看作是分析數據流的結果。 一些公司更喜歡這兩種選擇中的一種，而另一些公司則需要兩種選擇，因為數據分析有多種形式。
數據分析框架：了解客戶的最有效方式
在數字世界中，企業必須使用富有洞察力和動態的思維來了解他們的消費者。 如果他們不知道，他們就有可能失去競爭對手可能佔據的競爭優勢。 他們可能會利用數據分析框架來找到關於消費者到底想要什麼以及如何滿足這種需求的有見地的新想法。
如果您使用數據分析了解客戶想要什麼、他們為什麼想要它以及何時想要它，您當然可以跟踪用戶數據並為目標受眾提供完美匹配。 它還有助於與您的消費者建立牢固和長期的關係，以及他們對貴公司服務的滿意度。
進行以客戶為中心的分析
如果公司想更多地了解他們的客戶，那麼以客戶為中心的分析就是要走的路。 這是獲得競爭優勢的最有效策略之一。 例如，企業可以利用數據分析框架來找出客戶喜歡智能小工具的原因，以及他們如何在客戶所在的平台上擴大影響力。
非凡的投資回報
數據分析框架用於收集消費者投訴，以便以後解決。 它使他們能夠彌合自己與潛在客戶之間的差距，並允許業務增長以響應他們的需求。
保持領先
通過使用數據分析框架收集所有數據，企業可以在這個競爭激烈的行業中保持領先地位。 他們可以使產品或服務保持最新狀態，並為消費者提供良好且引人入勝的體驗。
建立堅實的基礎
在開始構建分析服務之前，最好對構成部署基礎的四個元素進行詳細分析：
數據庫
最終為您的分析產品提供動力的數據庫必須具有足夠的可擴展性，以處理您將提供的數據量和分析類型。 我建議選擇高並發的數據庫，這意味著它可以管理大量訪問儀表板並同時執行查詢的人。
如果您已經有一個內部用例需要這樣的數據庫，那麼您比您想像的更接近於提供嵌入式分析。
分析平台
由於您的數據需求可能會隨著時間而變化，因此您需要確保您選擇的分析平台能夠提供敏捷性和適應性。
例如，PBL（由 Looker 提供支持）涵蓋任何外部分析用例，允許您將 Looker 的完整功能作為外部服務提供。
軟件開發資源
在發布產品之前，確定對數據建模和創建嵌入式分析應用程序所需的技術資源。 如果您只有一些內部資源，請不要擔心。 您將獲得許多專業服務團隊和合作夥伴網絡，可幫助您增加內部資源。
數據產品負責人
這是在開始創建產品化分析服務之前要做的最重要的事情之一。 選擇產品經理時，請確保他們同意並了解分析產品的目標。
此人將擔任產品和客戶倡導者，推動有關您的產品的溝通，協助選擇功能並管理髮佈時間表，因此他們必須具備推進項目所需的專業知識和權威。
加起來
如果不使用這些複雜的工具和框架，企業將很難獲得傳統的分析和智能解決方案。
他們可以訪問和管理來自不同來源的各種形式的數十億文檔和數據。 希望處理高質量分析的企業應根據需要使用一個或多個框架。 它還有助於他們確定競爭戰場並在比賽中保持領先於競爭對手。