对于旨在增加收入、改进产品和留住客户的企业来说，数据分析是一种有价值的工具。根据全球管理咨询公司麦肯锡公司的研究，使用数据分析的公司在获得新客户方面比非数据驱动的公司更有可能超越竞争对手23倍。在客户忠诚度方面，他们超过他们的可能性是他们的9倍，实现高于平均水平盈利的可能性是其他公司的19倍。
数据分析可分为四种关键类型：
- 描述性，回答问题“发生了什么？”
- 诊断，它回答了一个问题，“为什么会发生这种情况？”
- 预测，它回答了“未来可能发生什么？”
- 规定性的，它回答了“我们下一步应该做什么？”
每种类型的数据分析都可以帮助您实现特定目标，并协同使用来创建数据的全貌，为您的组织的战略制定和决策提供信息。
描述性分析可以单独使用，也可以作为其他三种分析类型的基础。如果你是商业分析领域的新手，那么描述性分析是一个容易上手且值得入手的地方。
什么是描述性分析？
描述性分析是使用当前和历史数据来确定趋势和关系的过程。它有时被称为最简单的数据分析形式，因为它描述了趋势和关系，但没有深入挖掘。
描述性分析是相对可访问的，很可能是您的组织每天使用的东西。基本的统计软件，如Microsoft Excel或数据可视化工具，如Google Charts和Tableau，可以帮助解析数据，识别趋势和变量之间的关系，并直观地显示信息。
描述性分析对于传达随着时间的变化尤其有用，并将趋势作为进一步分析的跳板来推动决策。
以下是五个描述性分析的例子，可用于您的组织。
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描述性分析的5个例子
1.交通和参与报告
描述性分析的一个例子是报告。如果你的组织以社交媒体分析或网络流量的形式跟踪参与度，那么你已经在使用描述性分析了。
这些报告是通过获取用户与您的网站、广告或社交媒体内容交互时生成的原始数据来创建的，并使用这些数据将当前指标与历史指标进行比较并可视化趋势。
例如，您可能负责报告哪些媒体渠道为您公司网站的产品页面带来了最大的流量。使用描述性分析，您可以分析页面的流量数据，以确定每个来源的用户数量。您可以决定更进一步，将流量源数据与来自相同来源的历史数据进行比较。这可以让你更新你的团队的动态；例如，强调付费广告的流量同比增长了20%。
然后，可以使用其他三种分析类型来确定每个来源的流量随着时间的推移而增加或减少的原因，预测趋势是否会继续，以及团队的最佳行动方案是什么。
2.财务报表分析
你可能熟悉的描述性分析的另一个例子是财务报表分析。财务报表是一种定期报告，详细说明企业的财务信息，并综合反映公司的财务健康状况。
财务报表有几种类型，包括资产负债表、利润表、现金流量表和股东权益表。每一个都迎合了特定的受众，并传达了关于公司财务的不同信息。
财务报表分析可以通过三种主要方式进行：纵向、横向和比率。
垂直分析包括从上到下阅读一份声明，并将每个项目与上面和下面的项目进行比较。这有助于确定变量之间的关系。例如，如果每个行项目都占总数的一个百分比，那么比较它们可以深入了解哪些项目占总数的百分比越来越大。
横向分析包括从左到右阅读一份声明，并将每一项与前一时期的内容进行比较。这种类型的分析决定了随时间的变化。
最后，比率分析包括根据报告的一个部分与整体的关系将其与另一部分进行比较。这可以直接比较不同时期的项目，以及您公司与行业的比率，以衡量您公司的表现是过度还是表现不佳。
这些财务报表分析方法都是描述性分析的例子，因为它们提供了基于当前和历史数据的趋势和变量之间关系的信息。
3.需求趋势
描述性分析也可用于识别客户偏好和行为的趋势，并对特定产品或服务的需求做出假设。
流媒体提供商Netflix的趋势识别为描述性分析提供了一个极好的用例。Netflix的团队有着高度数据驱动的记录，他们收集用户在平台内行为的数据。他们分析这些数据，以确定哪些电视剧和电影在任何给定时间都在流行，并在平台主屏幕的一部分列出流行标题。
这些数据不仅让Netflix用户能够看到什么是受欢迎的，因此，他们可能喜欢看什么，而且让Netflix团队知道在某个时间段，哪些类型的媒体、主题和演员特别受欢迎。这可以推动有关未来原创内容创作、与现有制作公司签订合同、营销和重新定位活动的决策。
4.汇总调查结果
描述性分析在市场研究中也很有用。当需要从调查和焦点小组数据中收集见解时，描述性分析可以帮助识别变量和趋势之间的关系。
例如，你可以进行一项调查，发现随着受访者年龄的增长，他们购买你产品的可能性也会增加。如果你在几年内多次进行这项调查，描述性分析可以告诉你这种年龄购买相关性是否一直存在，或者是今年才发生的事情。
像这样的见解可以为诊断分析铺平道路，解释为什么某些因素是相关的。然后，您可以利用预测性和规范性分析，根据这些趋势规划未来的产品改进或营销活动。
5.实现目标的进展
最后，可以应用描述性分析来跟踪实现目标的进度。报告关键绩效指标（KPI）的进展情况可以帮助您的团队了解工作是否正在进行或是否需要进行调整。
例如，如果你的组织的目标是达到每月500000次的独特页面浏览量，你可以使用流量数据来沟通你是如何跟踪的。也许在这个月的一半，你的独特页面访问量达到了200000次。这将表现不佳，因为你希望在这一点上达到目标的一半——25万次独特的页面浏览量。这种对团队进度的描述性分析可以进行进一步的分析，以检查可以采取哪些不同的措施来提高流量，并回到实现KPI的轨道上。
利用数据识别关系和趋势
哈佛商学院教授Jan Hammond在在线课程《商业分析》中表示：“以前从未有过每天每秒都会收集和存储这么多不同事物的数据。”。“在这个大数据的世界里，数据素养——分析、解释甚至质疑数据的能力——是一项越来越有价值的技能。”
利用描述性分析来传达基于当前和历史数据的变化，并作为诊断、预测和规定分析的基础，有可能让您和您的组织走得更远。
