如何为客户提供有效的大数据分析服务呢

随着时代的发展，人们每天都会在网上产生大量的数据，这些数据对企业来说是非常宝贵的资源。通过数据分析，企业可以进行战略调整和营销部署，特别是对互联网企业来说，从用户行为生成的数据是企业最宝贵的资源。如何为客户提供有效的大数据分析服务呢?

对企业来说，实现商业智能并不只是建立上一套系统，收集数据，而是将这些数据转化为可操作的业务方案。公司能够从各种来源收集的数据中看出，哪些流程正在发挥作用，并且帮助团队了解未来的业务发展趋势。但是，如果没有对你收集的数据进行适当的分析和理解，你所拥有的就是那些没有背景的数字。

而且，还没有一种分析数据的适当方法。即使使用所谓“正确的”数据分析方法和模型也无济于事，因为它不能根据你的需要收集数据类型。它还需要了解每种类型的数据，以及使用哪种方法进行分析能够提供最佳结果。通过这种方式，数据分析软件中还包含了一些常用的技术。下面给你介绍五种大数据分析方法，能帮你创造出更有价值、更实用的大数据分析方案。

1.数量和质量的数据-有什么区别?

选择适合数据集的数据分析技术的第一步是了解数据类型的数量和质量。正如名称所示，数量数据包括数量和数字。其中包括销售数字、市场数据(例如点击)、工资数据、收入，以及其他可供客观统计和衡量的数据。

由于定性数据涉及组织的各个方面，更具有解释性和主观性，因此很难对其进行确定。其中包括从客户调查和员工访谈中获得的信息，通常是指质量而非数量。结果是，所用的分析方法的结构没有定量分析技术那么确定。

2.数据的量化分析

定量方法取决于根据确凿事实准确地计算和解释数据的能力。前三种提高数据分析能力的方法都集中在定量数据上：

3.计量的质量数据

不同于数量资料，质量资料需要从纯统计资料转变为更主观的方法。然而，仍可以通过使用不同的数据分析技术根据需要提取有用的数据。后两项技术主要是针对定性数据的。

4.内容分析

此方法有助于理解出现在定性数据中的总体主题。对特定主题和观点等技术使用词云图颜色，可以帮助分析文本数据，找到最常用的线索。内容分析能够很好地处理用户反馈信息、访谈信息和开放式调查信息。这样可以帮助确定最需要改进的领域。

5.叙事分析

叙述性分析主要包括行动(act)、场景(scene)、行为体(agent)、作用(agency)和目的(purpose)五个要素。这一分析关注的是故事和想法在公司内传播的方式，它能帮助你更好地理解企业文化。其中包括解释员工对他们工作的感受，客户对组织的看法，以及如何看待运作过程。这对于改变公司文化或者制定新的市场战略是很有用的。

不存在统计分析的黄金标准和绝对正确的方法。所选方法应该总是反映所收集的数据和所提取的方案类型。将数据和分析相匹配，有助于找到更好的方案，优化企业业务，实现企业业务数字化转型。

客户大数据分析服务能力如何有效提升?当今，各行各业数字化、智能化的变革，良好的大数据产品将帮助企业从容应对快速变化的市场环境。