提升数据洞察力的方法包括 结构化思维洞察本质的最有效方法?
一、结构化思维洞察本质的最有效方法?
结构化思维是一种有条理地组织和分析信息的方法,它可以帮助我们更好地理解问题、分析问题、制定策略和解决问题。要洞察本质,需要结合以下几个方面:
1. 深入了解问题:首先,要对问题进行全面、深入的了解。这包括了解问题的背景、原因、影响以及相关的数据和信息。
2. 采用结构化思维:采用结构化思维方法,将问题分解为更小、更可管理的部分,以便更容易地识别关键要素和联系。这可以帮助您识别问题的本质。
3. 不断反思和调整:在分析问题的过程中,要保持对自己的思考过程进行反思,不断调整和优化结构化思维的方式,以确保对问题的洞察更加准确。
4. 使用逻辑推理:逻辑推理是结构化思维的重要组成部分。运用逻辑推理,可以帮助我们发现问题的内在联系,从而更好地洞察问题的本质。
5. 借鉴他人的经验:与有经验的人士交流,学习他们对问题的分析方法和洞察力,可以帮助您在结构化思维中更好地发现问题的本质。
6. 不断学习和实践:通过阅读、上课、实践等方式不断学习新知识,提高自己的思维能力,可以帮助您在结构化思维中更好地洞察问题的本质。
总之,洞察问题的本质需要不断地练习和反思。通过结构化思维方法,结合深入了解问题、逻辑推理、借鉴他人经验等方法,可以更好地洞察问题的本质。
二、用于控制进度的数据分析技术包括?
数据分析是收集,检查,清理,转换和建模数据的过程,以发现有用的信息并为业务决策提供有用的结论。使用分析或统计工具评估数据以发现有用信息的人被称为数据分析师。以可视形式呈现数据的过程称为“数据可视化”,主要目的是从原始数据中提取有用的信息,然后根据所分析数据的事实做出决策。
为什么要进行数据分析?
数据驱动的企业不断根据数据和事实制定决策,这样,由于拥有可用的数据来支持他们,因此他们可以更有信心采取行动。
由于许多个人,企业都依赖于数据和事实,因此需要通过研究来制定更具战略意义的决策,以帮助其企业更有效地运作,从而避免犯下可以避免的错误,因此需要数据分析师进行数据分析以帮助分析数据,收集所有有用信息并提供做出正确决策所需的所有必要详细信息。
如今,小型企业,离线和在线零售公司,医学界甚至体育界都使用数据分析。
方法与技巧
尽管用于数据分析的方法多种多样,包括数据挖掘,文本分析,商业智能,组合数据集和数据可视化,但它们都基于两个主要类别:定性和定量分析。
定性分析
定性分析是一种数据分析方法,主要回答寻求的问题。诸如为什么,什么或如何等问题通常通过定量技术来解决,例如问卷,标准结果,态度定标等等。
定量分析
通常,此分析是根据数字来衡量的。此处的数据以测量范围表示自身,并扩展以进行更多的统计操作。
数据分析类型
根据业务和技术需求,所有行业中都在使用几种类型的数据分析方法和技术。
但是,数据分析的五种主要类型是:文本分析、统计分析(推理和描述性分析)、诊断分析、预测分析、规范分析。
文字分析
文本分析也称为数据挖掘,是一种使用数据库或数据挖掘工具分析文本以提取机器可读事实并发现大型数据集中模式的技术。文本分析的主要目的是从非结构化的免费内容中创建结构化数据,以形成业务信息。
统计分析
顾名思义,统计分析是一种执行多种统计操作的技术,例如数据的收集,分析,解释,表示和建模,以对数据进行量化,了解过去数据发生了什么然后应用统计方法。
这种类型的分析中的数据通常是描述性的;例如调查和观测数据。许多数据分析人员喜欢将其称为描述性分析,即使这种分析有两类:描述性和推理性分析。
描述性分析
描述性分析是当今企业中最简单,最常见的数据使用方式,因为它通过总结过去的数据(通常以仪表板的形式)来回答“发生了什么”类型的问题。它分析完整的数据或汇总的数值数据样本,并显示连续数据的平均值和偏差–分类数据的百分比和频率。
业务中描述性分析的主要功能是跟踪关键绩效指标(KPI),这些指标描述了基于所选基准的业务绩效。
描述性分析的业务应用包括:KPI仪表板、月收入报告、销售线索概述。
推论分析
推论分析从完整数据中分析数据样本。通过推论分析,只需选择不同的样本,就可以从同一数据中找到不同的结论。
诊断分析
当描述性分析显示发生了什么时,诊断分析会根据从描述性分析中获得的见解找到原因,从而尝试了解“原因为何”,然后将其范围缩小以找到导致这些结果的原因。
诊断分析也称为根本原因分析,它具有数据发现,挖掘和追溯等过程,是向统计分析迈出的一步,以提供更深入的信息来回答问题,这种分析的主要功能是识别数据的行为模式。
如果您在业务流程中遇到新问题,则此分析可以帮助您找到该问题的相似模式,并且可能有机会对新问题使用相似的处方。
预测分析
预测分析用于根据当前或过去的数据进行预测。它使用从描述性和诊断性分析中总结的数据对事件的结果进行逻辑预测,以了解可能发生的情况。
使用预测分析时,重要的是要注意预测只是一种估计;预测的准确性取决于质量和详细的数据。
预测分析的业务应用包括:风险评估和欺诈检测、销售预测和营销活动优化、使用客户细分确定哪些线索最有可能转化.
运营改进:预测库存和管理资源有助于改善业务运营。例如,航空公司使用预测分析来设置机票价格。
规范分析
规范性分析相应地结合了来自描述性,诊断性和预测性分析的见解,以确定采取何种行动方案来解决当前问题或做出战略性业务决策。它更强调可操作的见解,而不是数据监视。
描述性分析旨在提供对已发生事件的洞察力,而诊断分析可解释发生原因的原因,而预测性分析则有助于对可能发生的事情进行建模和预测,而描述性分析旨在确定各种选择中的正确解决方案或结果,因为参数是已知的。
规范分析的一个完美示例是人工智能(AI),因为AI系统会消耗大量数据以进行连续学习,然后使用所学的信息,数据或模式来做出明智的决策。当前,大多数大数据驱动的公司都在使用规范性分析和AI来改善决策。
小伙伴们在考虑转行或择业时可以考虑从事数据分析师这一行业,美好未来在等着大家~
三、大数据创新的优势?
1.
大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益,包括更有效的营销活动,发现新的收入机会,改善的客户服务,更高效的运营以及竞争优势等等。公司实施大数据分析是因为他们希望做出更明智的业务决策。
2.
大数据分析工具对于公司和企业非常重要,互联网时代组织现在大量的生成和管理数据非常庞大。大数据分析工具还可以帮助企业节省时间
3.
大数据分析可以帮助企业能够快速、全面地分析他们的数据洞察力甚至有时直接提供
四、数据意识的定义?
数据意识是整个数据素养的先决条件,是指客观存在的数据在人们头脑中的能动反映,表现为人们对所关心的事或物的数据敏锐的感受力、判断能力和洞察力以及对数据价值的认同。
教师的数据意识就是教师对自己教学实践接触到的相关数据及其异动具有敏锐的嗅觉,对教与学的相关过程和行为等从数据的角度理解、感受和评价。
通俗地讲,数据意识强的教师能积极主动地分析数据,及时地发现数据的相关性,并超越数据本身诠释数据的意义。
五、分析能力和洞察力的区别?
分析能力: Analysis,分析是对已有资料、数据、文本的梳理和解读。很幸运的是,我们有越来越多的东西可以用来分析。这可能也是分析师岗位越来越多的原因吧。分析最重要的是思路,模型就是提供分析思路的好方式。
洞察能力:Insight,在一堆纷繁的表象中快速直指要害。人人都可以有洞察,但洞察其实是一种更高级的能力。如果说研究和分析都有一定的套路和思维逻辑的话,洞察不一定有。经验阅历的增长、长期的职业训练会提高洞察能力,但有的人没受训练洞察力也会很出色,所以洞察有很大的先天性。
六、数据敏感度的体现是什么?
1、 数据敏感度是一种综合素养
数据敏感度本质上是一种数据的洞察力,这种洞察力其实是个人数据修养和业务能力的综合体现。面对同样一个数据,有的人就能一眼看到危机感,有的人能一眼就能看出错误,有的人却熟视无睹、毫无感觉,这种差别是跟个人长期的业务积累和数据修养有关系的。“冰冻三尺,非一日之寒,骐骥千里,非一日之功”,要练就一双慧眼,要拥有收放自如的数据敏感度需要经过长期的刻意训练。关键时刻方显高手本色,高手在关键时刻的数据敏感度往往会带了奇迹般的发现,而这些发现可能决定着企业的生死存亡。这就是最能体现数据敏感度的价值感的高光时刻。
2、 数据敏感度是对某些特定岗位的要求
数据敏感度还是一把标尺,这把标尺在招聘时可以用来筛选更符合要求的候选人。但数据敏感度应该是对某些特定岗位的要求,比如:数据分析师、数据建模工程师、数据产品经理等。这些人员经常与数据打交道,同时也经常用数据跟业务人员进行交流,因此,这些岗位对数据敏感度这方面的要求会高一些,此时的数据敏感度是必选项。但是,对于其它与数据或业务离的比较远的岗位,比如人力资源、行政后勤等岗位,有数据敏感度固然很好,但没有数据敏感度也无可厚非,此时的数据敏感度就是可选项,不是对岗位的硬性要求。因此,数据敏感度因人而异、因事而异,不能强求每个人都要对数据有敏感度。
3、 数据敏感度是分等级的
数据敏感度既然是一把标尺,就能将测试者分出不同的等级。在笔者看来,数据敏感度分为三个等级:基础等级、高阶等级和大神级别。基础等级是指对数据敏感,也就说对数据是不是出现异常了、是不是有错漏了等有感觉,能立马发现这些异常现象。比如:某一天APP的卸载量突然超出平常数值的20%以上,此时如能发现卸载量数据的异常算是达到了数据敏感度的基本要求;高阶等级不仅要求对数据本身是否出现异常有判断力,还要求分析到这种异常数据背后的原因是什么、异常数据会带来业务哪些影响、接下来应该做些什么等。此时的数据敏感度一方面要求具备对数据本身的觉察力,另一方面还要求具备高度的业务反应力,能将数据与业务的关系理清;第三个等级就是大神级别,这个级别的数据敏感度要求当事人具备丰富的业务实战经验和超强的数据洞察力,不仅要厘清数据背后的原因,还要能分析出数据异常所牵连的各种关联关系,并预见到可能带来的各种影响,还能在此基础上把握好时机、做出关键的决策。比如:我们经常听说到股市上有些大神的传说,他们总是能从各种事件中嗅出政策走向和股票趋势来,然后基于对某些股票股价变化的敏感度,总能判断出最合适的抄底机会,入手后再选择合适的清仓时机出手。这些股市的大神能做到如此出神入化,一方面固然是与他们有多年的炒股经验、操盘经历有关,另一方面与他们对股票数据的敏感度也是密不可分的。
4、 数据敏感度并非与生俱来的,是可以训练和培养的
人并非生来就有数据敏感度的,但是诸多事实证明数据敏感度是可以通过刻意训练来提高的。之所以说数据敏感度并非与生俱来的,是因为我们这里所说的数据敏感度是在职场和商业的语境下的,也就说先要进入职场,然后做与数据和业务相关的工作,还要经常与数据打交道、用数据作为沟通语言,有了这样的约束条件后,再说有意愿训练数据敏感度,最后能坚持下来、能在数据敏感度上有所成绩的就少之又少了。
七、怎样才能有市场洞察力?
在O2O时代,餐饮行业得以焕发出新的活力。很多老旧餐品改头换面,或化身网红餐厅,或借助外卖平台,成功转型。大浪淘沙,留下的餐饮店必是把握时代脉络,蜕变获得新生的。在互联网的浪潮下,具备敏锐的洞察力,是成功转型的必备条件。
洞察力不仅仅是预判,对新鲜事物首先能预先判断其发展态势,理清潜在的逻辑关系,分析可能出现的结果。通过一种意想不到的转变,改善现状,或者改变自己的感知方式、认知方式甚至追求。
联系到餐饮行业,是一个更容易与客户产生粘性的行业。客户的口味、个人习惯、审美等都是需要运营者去把握的,而往往是这些出乎意料,又理所当然的改变,留住了老客户,甚至带来了一批的回头客。放眼全国各地,沙县小吃、兰州拉面遍布,却鲜有成为网红店铺的。任何成功的营销都离不开观察力,一味地模仿复制并不能走向成功。这一点,海底捞做的很到位,相信更多的客户在品尝美食的同时,印象更深的就是海底捞细致的服务。
培养餐饮行业的洞察力,我们需要入眼、入耳、观心,一起来看看。
提高观察力——入眼
看到与观察到有着本质的区别。我们的眼睛无时无刻不在接收画面,对于99%的画面,都是一扫而过,而观察力要求我们提高视觉分析能力,对像进行思考。比如:处于写字楼的餐厅,看到客户身着正装,作为运营者,是否要考虑增加衣帽架?或者直接多个衣帽间?处于车站的餐厅,看到客户多是提着大包小包,是否考虑餐厅布局是否合理?是否方便客户放置行李?开在异国的餐厅,是否要观察当地人的饮食爱好,餐厅口味是否得当?
观察不仅是要记录表象,观察的目的是透过现象看本质。同样的一件事,不同的人所观察到的深度、广度都是不同的,进而影响到决策的执行。
五分钟出餐的花甲米线火了,似乎在一夜之间,遍地开花,在全国迅速开了成千上万家的店面。看似是满足了客户简单的猎奇心理,其实背后做了很多功夫。只接受微信付款,店内每个桌子都有手机支架,每天只卖一定数量的米线,不做外卖只做堂食等规定,这里面每一处都满足了年轻人的生活习惯。
提高敏锐度——入耳
耳听为实,这话可不是说说。最简单的是按照答政治题那样,从经济、政治、文化、军事等方面,全都听一遍,以后就能渐渐知道,或者说觉察到,对现有事物产生一种直觉,尤其是新生事物保持足够的敏锐度。
我们所需要的敏锐度,是一种对现有事物的准确、及时的把控能力。作家加里·克莱因在《洞察力的秘密》中提出了一个公式:表现提高=减少错误与不确定性+增加洞察力。对于大多数人来说,较少错误总是比增加洞察力来得容易。对比餐饮巨头与门市小店的区别,除了规模上,在人性化上,才是重中之重。这种对于人性化的细致把握,就是所谓的洞察力。麦当劳与肯德基为了适合国内的饮食习惯,油条、蛋饼、豆浆、手抓饼等曾不出穷,在饮品上,两家也是相继推出各种茶饮。这种对于客户需求的洞察力,便是我们需要的。
提高分析归纳能力——观心
《六祖坛经》里记载了一个有趣的故事,唐高宗仪凤元年正月初八,惠能法师在广州法性寺听法,正遇风吹幡动,引起两个大和尚争论不休:
“这难道不是风在动!”
“非也,这绝对是幡在动,这哪是风!”
“不知所云!风不动幡自己怎么可能会动!”
这时候慧能法师淡淡的说了一句,
“既不是风动,也不是幡动,是你们的心在动。”
法师的一句话点破了两个人,由此可见,洞察力在某种程度上也可以称为“观心”。一面连接真实的世界,萃取观察与数据的核心信息,另一面连接内心世界,用心发现行为和心理的矛盾之处,从矛盾入手,揭示行为背后的真实动机。
对于任何事情来说,尤其是餐饮行业,只是入了眼,入了耳,入了鼻,但是从来没有入过心,是万万不可取的。入心是思考,是一个主动的、连接的动作;观心是深度思考,是一个把所有相关线索,或从毫不相干事物中找出共性,找出答案的思维过程,很多人规避了这个过程,更多的是处于懒惰,也就是思维的惰性,也就无法看到深层度的本质上的东西。
一个领域的知识,联系到新的领域,得到新的启发这是很常见的事。这个世界是相互联系的,尽管很多联系都非常的微妙。如何从那些看似无关的联系中挖掘出有用的信息,这就是洞察力的产生。在触类旁通中,我们需要筛选出有用的信息,这就需要提高分析归纳能力。
回首2017年,麦当劳改名“金拱门”;真功夫换了logo,改了风格;王老吉开了实体店,与奶茶店一较高下……传统的餐饮行业为了适应当下的生活节奏,纷纷寻求突破,靠超级单品、古方酿造、独家烹制等招牌的商家,后继乏力。
在多样化、复杂的餐饮趋势下,餐饮行业运营者必须保持足够的洞察力,才能够在市场的浪潮中激流勇进,乘风破浪。