潜在客户更具吸引力 如何

然而也有一些数据是您希望获得的需要付出额外的努力来收集例如通过客户满意度调查。必须先创建并实施此类调查然后才能获取用于分析的数据。需要了解的内容的函数本文将进一步探讨这种关系。一旦数据可用通常可以执行三种类型的预测分析任务描述外推和推理。描述这里的目标是以一种可以帮助业务决策者提高对公司运营的理解的方式总结和呈现数据。非常大的数据集对人类来说很难理解但数据分析师可以快速生成有用的摘要和图表来讲述故事。 此阶段的定量方法往 往很简单因为涉及的任务是呈现细节应用过滤器以及计算 电报数据 简单的汇总统计数据例如平均值标准差和增长率。复杂的操作将拥有完整的仪表板其中包含定期自动更新的汇总表统计数据和可视化效果和基准通常是其中的一部分。其输出可以回答以下问题销量第一的产品是什么我们哪一个月最忙哪一个月最安静哪  些门店分店和地区增长最快描述不一定是其他活动的先决条件但它们可以帮助分析师了解数据中的内容这反过来又可以帮助他们提出更好的问题并为其他步骤选择更好的统计模型。 另请阅读客户流失原因分 析以及如何减少客户流失外推法在零售分析中外推法是指估计您的数据未来的样子。然后这些估计可以转化为对您的企业将面临的未来状况的预测企业可以利用这些预测为这些未来状况做 玻利维亚电话号码列表 好准备。在外推法中您从当前数据和历史数据开始因为您确切地知道今天的数据是什么样子以及过去的数据是什么样子。回归在这里非常流行并根据您对主题的了解进行调整您通常可以生成有用的预测显示模式并提供关键指标变化的感觉。