数据分析:不仅仅是数字

数据分析:不仅仅是数字

数据分析不仅变得越来越流行,而且对商业也越来越有用.

作为一个数学专家, 金融和技术背景, 我强烈支持通过分析和使用数据来做出更好的决策. 不足为奇的是, 然后, 我很高兴看到一些趋势和新兴技术有望在这方面有所帮助.

首先,数据源变得越来越开放,也越来越容易连接. 这种趋势几乎存在于所有现代应用中. 一个让在新奥尔良生活或工作的人感兴趣的例子是 DATADRIVEN诺拉 网站, 新奥尔良市发布了100多个不同的数据集, 比如建筑许可证, 311个电话和警方报告.

这些数据以表格形式随时可以在网站上查看, 也可以以文件的形式下载,并在Microsoft Excel中打开以进行即时分析.  但它们也支持各种不同的实时连接,允许Excel或专门构建的数据分析应用程序以更持久的方式连接,并始终使用最新的可用数据.

这就引出了第二个趋势——数据分析和操作应用程序的出现. 微软Excel,如果充分利用,是一个极好的数据分析工具,但作为我的同事 约翰·马歇尔(John Marshall)在2016年10月的《mg摆脱网站》(Biz 新奥尔良)中写道,其他应用程序,如微软的PowerBi和Tableau甚至更强大的能力 创建和共享数据可视化.

形象化就是帮助我们理解, 理解, 或者连接数据,让它们更有用.  如果你有一张建筑许可或警方报告的表格,并把它们显示在地图上,就更容易真正了解你所在的社区正在发生什么. 把它们按时间顺序画出来,就更容易发现趋势了. (数据.诺拉.政府网站也有完整的图表和地图.)

新的工具也使连接或集成不同的数据集变得更容易.  简单的基于云计算的工具,如Zapier和Microsoft Flow,以及企业应用程序,如SnapLogic和Microsoft SQL Server Integration Services,使得从一个地方获取数据的自动化过程比以往任何时候都更容易, 清理它,然后把它发送或连接到其他地方.

现在, 即使使用最新的工具和可靠的数据, 我承认,许多数据分析项目只是简单地将我们一直拥有的数据或图表制作成更易于访问的内容. 它不是月度报告,而是一个实时的仪表盘.  或者不用花四个小时下载和操作一个专有文件, 它可以立即在Excel中使用.

这些项目可能非常有益——我不想贬低它们的重要性——但最终, 我们能够而且将会做得更多.

最后一个趋势是技术帮助我们理解数据的能力. 这是机器学习和更广泛的人工智能的前景, 全世界的谷歌和微软都投入了大量的精力和资源.

从企业主管的角度来看, 机器学习意味着计算机可以分析数据, 找到模式,给我们有用的见解,而不需要我们编程把它们连接起来. 举个简单的例子, 我们可能会输入不相关的营销和销售数据, 计算机可以告诉我们哪种营销活动组合最有效地带来更多的销售.

这种能力在今天仍然存在,而且可能在我们许多人意识到的情况下被更频繁地使用.  仍然, 而你不需要告诉计算机如何得出结论, 您必须仔细准备数据并定义模型. 我们离让电脑替我们做所有的工作还有很长的路要走.