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數據分析三部曲
科技  ·    ·  2 mins read

數據分析

大數據絕對是近年的熱門趨勢,早在2012年,美國就已經投入大量資金於大數據開發,時任總統奧巴馬更形容大數據是未來的石油,數據的影響力舉足輕重、價值深厚。隨著資訊科技普及化,世界已經步入「大數據時代」,人們對數據的重視及使用率逐漸提升,如何發揮數據的價值亦成為商業社會中不可或缺的一環。


大數據,顧名思義,即來源於大量結構化或非結構化的數據,可用作觀察及追蹤發生的事件。然而數字的形式多樣,要分析散亂的數據應從何下手?以下主要總結數據分析的三大步驟:

1.    數據獲取

現時有3種數據來源,包括:由企業或機構自身產生的第一方數據(First Party Data)、向其他企業機構索取或採購的第二方數據(Second Party Data);以及廣泛蒐集數據的資料供應商所提供的第三方數據(Third Party Data)。香港政府一線通的資料涵蓋多個行業的數據,以供公眾瀏覽及選用;Google、YouTube等平台亦有公開部分資料予公眾使用。

2.    數據整理及運算

儲存有關數據後,便需要整理數據,例如數據不完整、格式有誤,或數據有錯誤時,便需要做資料清理 (Data Cleaning)。我們可以透過電腦軟件去為零散的數據分類、排序,從而找出當中的規律,把散亂的數據變成蘊含商業價值的分析洞察。常見的數據軟件Excel及SPSS已經可以滿足這些基本需求。

3.    資料視覺化 (Data Visualization)

分析完數據後,則需要把數據所描繪的現象簡單地呈現出來,才能讓人明白一大串數字背後所代表的啟示及意義。把數據整理為直觀易明的圖表,便是資料視覺化,幫助用家分析及理解資料,例如找出數據中的異常值(outlier),繼而加以找出其出現的原因。常用的數據分析軟件Excel亦備有圖表整理功能,然而可選擇的圖表類型並不全面。


在數據的輔助下,企業能夠在繁瑣資料中提煉有價值的信息,例如,公司業務現存的問題,其中隱含的現像或趨勢,甚至未來業務調整或發展的方向等。而決策者不僅能利用大量的數據制定一個理性的策略規劃,更能以數據作支持,在會議中影響上司或客戶,增強自身的說服力。


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