提示：本文共有 1395 个字，阅读大概需要 3 分钟。
对于大多数企业和机构来说，数据缺乏不是问题。事实上，情况正好相反：一般情况下有很多的信息可以做出明确的决定。
有了这么多数据就需要排序，需要从数据中获取更多信息：
需要知道数据的正确性；需要从该数据中得出准确的结论；需要知道决策过程的数据；
简而言之，需要有效的进行数据分析。通过正确的数据分析流程和工具，曾经绝大多数不同的信息成为一个简单明了的决策点。
要提高数据分析技能并简化决策，可以把数据分析过程中执行以下五个步骤：
第1步：定义问题在企业或业务数据分析中，须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的、清晰的和简洁的。
例如，从一个明确定义的问题开始：承包商正在经历成本上升，不再能够提交有竞争力的合同提案。解决此业务问题的许多问题之一可能包括：公司能否在不影响质量的情况下减少员工数量？
第2步：设置清除测量优先级此步骤分为两个子步骤：A）确定要测量的内容，B）确定如何测量它。
A）决定测量什么使用承包商示例，考虑需要用什么样的数据来解决关键问题。在这种情况下，需要了解当前员工的数量和成本以及他们在必要业务职能上花费的时间百分比。在解决这个问题时，可能需要回答许多子问题（例如，工作人员目前是否充分利用？如果是，那么哪些流程改进会带来帮助？）。最后，决定采取哪种措施时，务必包括任何利益相关方可能存在的任何合理异议（例如，如果员工减少后，公司将如何应对后续需求递增的情况？）。
B）决定如何测量它
考虑如何度量数据也同样重要，尤其是在数据收集阶段之前，关键问题包括：
你的时间范围是什么？你的度量单位是什么？应该包括哪些因素？(例如，年薪与年薪加员工福利成本)
……
第3步：收集数据在明确定义问题并设置测量优先级的情况下，应该收集数据了。在收集和整理数据时，请记住牢记以下几点：
在收集新数据之前，确定可以从现有数据库或现有数据源收集哪些信息，首先需要收集这些数据。
提前确定文件存储和命名系统，以帮助所有任务团队成员进行协作。此过程可节省时间并防止团队成员两次收集相同的信息。
如果需要通过观察或访谈收集数据，请提前制定访谈模板，以确保一致性并节省时间。
将收集的数据保存在带有收集日期的日志中，并随时添加任何源备注（包括执行的任何数据规范化）。这种做法可以验证结论。
第4步：分析数据
在收集了正确的数据来回答步骤1中的问题之后，就可以进行更深入的数据分析了。首先，以多种不同的方式操作数据，比如绘制数据图并找到相关性，或者在Excel中创建一个数据透视表。数据透视表可以根据不同的变量对数据进行排序和筛选，并可以计算数据的平均值、最大值、最小值和标准差。
当在处理数据时，可能会发现拥有所需的确切数据，但也可能的是：需要修改原始问题或收集更多数据。无论如何，这种对趋势、相关性、变化和异常值的初步分析有助于将数据分析的重点放在更好地回答问题和其他人可能提出的任何问题上。
在这个步骤中，就体现了数据分析工具和软件强大功能。
第5步：解释结果
在分析了数据并进行进一步研究之后，现在终于可以解释结果了。当解释分析时，请记住，不可能证明一个假设是正确的：相反，只能拒绝这个假设。这说明无论收集多少数据，也可能会干扰结果。
通过在数据分析过程中遵循这五个步骤，可以为公司或机构做出更好的决策，因为选择得到了可靠收集和分析数据的支持。通过实践，数据分析变得更快、更准确。同时这说明可以做出更好、更明智的决策来最有效地帮助到企业。
看到此处说明本文对你还是有帮助的，关于“通过数据分析过程改善决策 不再盲目”留言是大家的经验之谈相信也会对你有益，推荐继续阅读下面的相关内容，与本文相关度极高！
