編輯導語：隨著大數據的重要性逐漸凸顯，越來越多的公司開始收集數據并且進行數據分析，分析過后利用得到的數據制定相應的決策。那么，制定決策的這個過程應該如何去做呢？本文作者為我們總結了五個步驟，幫助我們完成數據分析、制定決策方案。

由于要整理的數據太多，因此我們需要從數據中獲取更多準確的信息來幫助我們做出決策，那么：

• 你需要知道它是不是正確的數據；
• 你需要根據這些數據得出準確的結論；
• 你需要通過這些結論總結出正確的決策…

簡而言之，你需要更好的進行數據分析來提高數據分析能力并簡化決策。那么以下這5個步驟將會幫助你完成數據分析、制定決策方案：

一、步驟1：定義問題

在組織或業務數據分析中，必須從正確的問題開始。問題應該是可衡量的，清晰明了的。定義問題，來幫助你獲取解決特定問題或機會的潛在解決方案。

例如，從一個明確定義的問題開始：政府承包商的成本不斷上升，無法提交具有競爭力的合同建議。解決此業務問題的眾多問題之一可能包括：公司可以在不影響質量的前提下減少人員嗎？

二、步驟2：設定明確的測量優先級

此步驟分為兩個子步驟：

1. 確定要測量的內容

以政府承包商為例，考慮一下回答關鍵問題需要什么樣的數據。在這種情況下，需要知道當前員工的數量和成本以及他們花在必要業務職能上的時間百分比。

在回答這個問題時，可能需要回答許多子問題。

例如：人員當前是否被未充分利用？如果是，則哪些流程改進會有所幫助？

最后，在決定衡量標準時，請確保包括任何利益相關者可能提出的任何合理的反對意見，如：如果裁員，公司將如何應對需求激增？

2. 決定如何測量

考慮如何衡量數據也同樣重要，尤其是在數據收集階段之前。需要執行此步驟的關鍵問題包括：

• 時間是幾點？（例如，年度費用與季度費用）
• 計量單位是什么？（例如，美元兌歐元）
• 應該包括哪些因素？（例如，僅是年薪vs年薪加上員工福利成本）

三、步驟3：收集資料

明確定義問題并確定測量優先級后，現在該收集數據了。在收集和整理數據時，請記住以下幾點：

• 在收集新數據之前，請確定可以從現有數據庫或現有資源中收集哪些信息，首先收集這些數據；
• 提前確定文件存儲和命名系統，以幫助所有任務小組成員進行協作。此過程可以節省時間并防止團隊成員兩次收集相同的信息；
• 如果需要通過觀察或訪談收集數據，請提前開發一個訪談模板以確保一致性并節省時間；
• 將收集的數據整理成帶有收集日期的日志，并隨時添加任何源注釋（包括執行的所有數據標準化），這種做法可以驗證結論。

四、步驟4：分析資料

在收集了正確的數據以回答第1步中的問題之后，就該進行更深入的數據分析了。

首先以多種不同的方式來處理數據，例如將數據繪制出來并找到相關性，或者在Excel中創建數據透視表。通過數據透視表，可以按不同的變量對數據進行排序和過濾，并可以計算數據的平均值，最大值，最小值和標準偏差。

在此步驟中，數據分析工具和軟件非常有用，Visio，Minitab和Stata都是用于高級統計數據分析的。

同樣在大多數情況下，就決策工具而言，沒有什么可以與Microsoft Excel相比。但是相對來說，Excel又過于簡陋及簡單，而編程工具又太過繁瑣，那不如就使用數據可視化工具。

數據可視化工具，商業智能領域的一種，這就是為了數據分析而生的，而且它誕生的起點就非常高，目標是把從業務數據到經營決策的時間縮短，如何利用數據來影響決策。

五、步驟5：解讀結果

在分析了數據并可能進行進一步的研究之后，現在是時候解釋結果了。無論收集多少數據，機會總是會干擾結果。

在解釋數據結果時，請問一問自己下面這些問題：

• 數據是否回答了原始問題？回答的怎么樣？
• 數據是否有助于打破異議？效果怎么樣？
• 結論是否有限制，是否有其他角度進行解讀？

通過遵循數據分析過程中的這五個步驟，可以為企業或政府機構做出更好的決策，因為你的選擇得到了經過可靠收集和分析的數據支持。

通過實踐，數據分析將變得更快、更準確，這意味著將做出更好，更明智的決策，從而最有效地運營組織。

本文由 @阿木木 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

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