数据分析决策全过程：5个步骤制定有效决策

由于要整理的数据太多，因此我们需要从数据中获取更多准确的信息来帮助我们做出决策，那么：

• 你需要知道它是不是正确的数据；
• 你需要根据这些数据得出准确的结论；
• 你需要通过这些结论总结出正确的决策…

简而言之，你需要更好的进行数据分析来提高数据分析能力并简化决策。那么以下这5个步骤将会帮助你完成数据分析、制定决策方案：

一、步骤1：定义问题

在组织或业务数据分析中，必须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的，清晰明了的。定义问题，来帮助你获取解决特定问题或机会的潜在解决方案。

例如，从一个明确定义的问题开始：政府承包商的成本不断上升，无法提交具有竞争力的合同建议。解决此业务问题的众多问题之一可能包括：公司可以在不影响质量的前提下减少人员吗？

二、步骤2：设定明确的测量优先级

此步骤分为两个子步骤：

1. 确定要测量的内容

以政府承包商为例，考虑一下回答关键问题需要什么样的数据。在这种情况下，需要知道当前员工的数量和成本以及他们花在必要业务职能上的时间百分比。

在回答这个问题时，可能需要回答许多子问题。

例如：人员当前是否被未充分利用？如果是，则哪些流程改进会有所帮助？

最后，在决定衡量标准时，请确保包括任何利益相关者可能提出的任何合理的反对意见，如：如果裁员，公司将如何应对需求激增？

2. 决定如何测量

考虑如何衡量数据也同样重要，尤其是在数据收集阶段之前。需要执行此步骤的关键问题包括：

• 时间是几点？（例如，年度费用与季度费用）
• 计量单位是什么？（例如，美元兑欧元）
• 应该包括哪些因素？（例如，仅是年薪vs年薪加上员工福利成本）

三、步骤3：收集资料

明确定义问题并确定测量优先级后，现在该收集数据了。在收集和整理数据时，请记住以下几点：

• 在收集新数据之前，请确定可以从现有数据库或现有资源中收集哪些信息，首先收集这些数据；
• 提前确定文件存储和命名系统，以帮助所有任务小组成员进行协作。此过程可以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，请提前开发一个访谈模板以确保一致性并节省时间；
• 将收集的数据整理成带有收集日期的日志，并随时添加任何源注释（包括执行的所有数据标准化），这种做法可以验证结论。

四、步骤4：分析资料

在收集了正确的数据以回答第1步中的问题之后，就该进行更深入的数据分析了。

首先以多种不同的方式来处理数据，例如将数据绘制出来并找到相关性，或者在Excel中创建数据透视表。通过数据透视表，可以按不同的变量对数据进行排序和过滤，并可以计算数据的平均值，最大值，最小值和标准偏差。

在此步骤中，数据分析工具和软件非常有用，Visio，Minitab和Stata都是用于高级统计数据分析的。

同样在大多数情况下，就决策工具而言，没有什么可以与Microsoft Excel相比。但是相对来说，Excel又过于简陋及简单，而编程工具又太过繁琐，那不如就使用数据可视化工具。

数据可视化工具，商业智能领域的一种，这就是为了数据分析而生的，而且它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，如何利用数据来影响决策。

五、步骤5：解读结果

在分析了数据并可能进行进一步的研究之后，现在是时候解释结果了。无论收集多少数据，机会总是会干扰结果。

在解释数据结果时，请问一问自己下面这些问题：

• 数据是否回答了原始问题？回答的怎么样？
• 数据是否有助于打破异议？效果怎么样？
• 结论是否有限制，是否有其他角度进行解读？

通过遵循数据分析过程中的这五个步骤，可以为企业或政府机构做出更好的决策，因为你的选择得到了经过可靠收集和分析的数据支持。

通过实践，数据分析将变得更快、更准确，这意味着将做出更好，更明智的决策，从而最有效地运营组织。

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