通过发现大量数据中的模式和趋势，业务分析可以帮助组织做出更好的决策并提高绩效。 描述性分析是最基本的广泛使用的分析类型. 在设计出现在业务报告和仪表板中的 KPI 和度量时，它会派上用场。 描述性分析侧重于总结和识别当前和历史数据的趋势； 最终帮助企业了解过去的事件和事件。 然而，它并没有试图解释原因或预测未来可能发生的事情。 鉴于这些，我们将介绍您应该了解的有关“描述性分析”一词的所有信息，从其示例到您应采取的确保最佳结果的步骤。
定义
描述性分析是对过去数据的评估，以便更好地了解公司趋势。 它还涉及有效利用各种历史数据来进行比较。 最常报告的财务数据，例如同比定价调整、环比销售增长、用户数量或每位订阅者的总收入，都是描述性分析产品。 这些指标都表明了公司在特定时间段内发生的事情。
了解描述性分析
描述性分析采用原始数据并对其进行解析，以得出管理者、投资者和其他利益相关者会发现有用且易于理解的结果。 一份显示 1 万美元销售额的报告可能看起来很棒，但它没有上下文。 如果该数字表示环比下降 20%，那就值得警惕了。 如果收益同比增长 40%，则表明销售计划运行良好。 但是，要清楚地了解公司的销售成功情况，您需要着眼于更大的图景，其中包括预期的增长。
描述性分析利用广泛的数据来准确描述公司发生的事情以及与以前相比的情况。 这些绩效指标可以成为识别优势和劣势领域的工具。 反过来，它可以帮助管理者制定更好的管理策略。
数据聚合和数据挖掘是为描述性分析收集数据的两种基本方式。 必须首先获取数据，然后将其处理为可用信息，然后才能对其进行分析。 只有这样，公司负责人才能使用这些数据更好地了解公司所处的位置。
另请参阅： 利益相关者分析：利益相关者分析过程的权威指南
我们可以从描述性分析中推断出什么？
描述性分析也提供了有关企业成功和失败的关键数据。 它允许公司随着时间的推移跟踪他们的进展，并将他们的结果与竞争对手的结果进行比较。 此外，它基本上可以启发您以下内容。
- 跟踪实时业务绩效。 企业可以跟踪个人、团体和整个公司的关键指标。 例如，描述性分析可以衡量每个客户代表的销售额、每个产品线的销售额或公司在一段时间内的整体销售收入。
- 公司可以通过比较不同时间段的指标来监控他们的成功。 例如，公司可以将季度收入增长计算为百分比，并在图表中显示历史趋势以评估销售增长。
- 企业可以使用描述性分析来分析不同业务部门的绩效，使用每个员工的收入和支出占收入的比例等指标。 他们还可以将他们的结果与行业平均水平或其他企业的公开数据进行比较。
如何使用描述性分析？
公司在其运营的许多领域利用描述性分析来评估他们的表现以及他们是否正在实现目标。 营销团队利用描述性分析来评估转化率和社交媒体关注者等指标，以跟踪活动绩效。 制造公司会跟踪生产线吞吐量和停机时间等信息。
个人使用此类分析的其他方式包括：
#1。 报告：
描述性分析生成公司财务报表中的主要财务指标。 它还可以在其他典型报告中派上用场，以突出业务绩效的特定方面。
#2。 可视化：
使用图表和其他图形表示来显示指标可能有助于您向更多受众解释它们的重要性。
#3。 仪表板：
高管、经理和其他员工可以利用仪表板来跟踪他们的进度并管理他们的日常任务。 仪表板提供了一系列关键绩效指标 (KPI) 和其他相关数据，企业可以根据个人需求对其进行个性化设置。 为了帮助个人更快地消化信息，它通常以图表或其他可视化的形式出现。
描述性分析示例
以下是工作场所描述性分析的一些示例，范围从财务到生产和销售。
- 收入和支出报告、现金流量、应收账款和应付账款、库存和生产。
- 业务 KPI 的财务和其他指标是描述性分析的基本示例。 其中包括市盈率、流动比率和投资资本回报率等衡量指标，这些指标用于评估公司的健康状况和价值。
- 描述性分析会生成与各种社交媒体平台相关的追随者增长、参与率和收入等指标，这些指标有助于估计社交媒体项目的回报。
- 它还创建内部和外部调查结果的摘要，例如净推荐值。
另请参阅： 信用分析：信用分析过程和比率指南
五个步骤的描述性分析
描述性分析通常从识别您想要生成的指标开始，并以您想要的格式呈现它们结束。 创建您自己的描述性分析的过程如下；
#1。 确定要生成的指标：
这些应反映公司或每个集团的主要业务目标。 例如，一家以增长为导向的公司可能会跟踪其季度收入的增长，而应收账款部门可能会跟踪未完成销售的天数和其他反映从客户那里收款所需时间的指标。
#2。 确定最重要的信息：
查找生成所需统计数据所需的数据。 对于某些企业，数据可能分散在多个程序和文件中。 另一方面，使用 ERP 系统的公司可能已经在其数据库中拥有大部分（如果不是全部）所需的信息。 某些 KPI 可能需要外部数据源，例如行业基准数据库、电子商务网站和社交媒体平台。
＃3。 提取和准备数据：
如果数据来自多个来源，那么提取、合并和准备数据以进行分析非常耗时，但却是确保准确性的必要步骤。 此过程可能包括数据清理以消除来自各种来源的数据中的不一致和不准确之处，以及将数据转换为分析工具可以使用的格式。 数据建模是高级数据分析中用于帮助准备、安排和组织公司数据的过程。 它是用于在信息系统中定义和格式化数据的框架。
#4。 分析数据：
描述性分析可以使用一系列技术来应用，包括电子表格 商业智能 (BI) 软件. 将基本数学运算应用于一个或多个变量在描述性分析中很常见。 例如，销售经理可能希望跟踪每次销售的平均收入或新客户的月收入。 金融的 毛利率等措施， 这是毛利润与销售额的比率，可以由高管和财务专家监控。
＃5。 呈现数据:
最后，您需要以引人入胜的视觉表示形式呈现数据，例如饼图、条形图和折线图，以使利益相关者更容易理解数据。 但是，某些人，例如金融专家，可能更喜欢以数字和表格的形式呈现数据。
最终
描述性分析以易于理解的方式呈现重要数据。 因此它总是需要的。 但是，较新的分析领域，例如 预测性和规范性分析，正受到更多关注.
这些类型的分析将描述性分析与来自其他来源的额外数据相结合，以估计预期的近期结果。 他们做的不仅仅是提供数据； 它们还有助于决策制定，并提供最大化积极成果同时尽量减少不利成果的策略。
但是，文明还没有达到所有大型企业都将由仁慈和有远见的计算机运行的位置。 人们仍然依赖 10、20 和 30 年前使用的相同类型的描述性分析来做出全球办公室和董事会的大多数决策，例如与上个月相比销售额是上升还是下降，准时上市，根据上个月的数据，公司是否有足够的供应。
什么是描述性分析的示例？
以下是工作场所描述性分析的一些示例，范围从财务到生产和销售。
- 收支报表、现金流量、应收应付账款、存货与生产
描述性分析的用途是什么？
描述性分析也提供了有关企业成功和失败的关键数据。 它允许公司随着时间的推移跟踪他们的进展，并将他们的结果与竞争对手的结果进行比较。
描述性和预测性分析有什么区别？
描述性分析回答了“发生了什么？”这个问题。 就公司的运营而言，诊断分析回答了“为什么会发生？”的问题。 预测分析回答了“未来会发生什么？”的问题。
什么是 7 种分析方法？
数据分析的 7 种最有用的方法和技术
- 回归分析。
- 蒙特卡洛模拟。
- 因子分析。
- 队列分析。
- 利用聚类分析
- 分析时间序列
- 情感分析
什么是 3 种描述方法？
在描述性研究中，收集数据的方式主要有以下三种：
- 观察法
- 个案研究法
- 调查研究法。
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