Czym właściwie jest analiza danych?

Bez względu na rodzaj witryny, którą prowadzisz, robisz, że w jakiś sposób zagłębiasz się w dane. Najprawdopodobniej będzie to albo wtyczka Jetpack i jej wbudowane statystyki, albo Google Analytics i niewiarygodnie szczegółowy zestaw śledzonych danych. Kiedy siadasz, aby naprawdę przeanalizować te liczby, wchodzisz w analizę danych na różnych poziomach. Ale czym właściwie jest analiza danych? A co możesz z tym zrobić? Cóż, właśnie to chcemy wam powiedzieć.

Co to jest analiza danych?

Mówiąc najprościej, analiza danych to proces patrzenia na surowe dane, zastanawiania się, co to znaczy, a następnie stosowania tej wiedzy do rozwiązywania problemów. To rodzaj podrozdziału większej dziedziny nauki o danych i naprawdę jeden z bardziej wszechobecnych. Ponieważ każdy, kto ma stronę internetową, w jakiś sposób radzi sobie z surowymi danymi.

Załóżmy na przykład, że używasz Google Site Kit. Po kliknięciu na pulpicie zobaczysz taki zestaw danych.

Analiza danych pojawia się, ponieważ wszystko to są surowe informacje, które widzisz i możesz przeczytać. Ale liczy się interpretacja. Świadomość, że w ciągu ostatniego miesiąca zwiększyła się liczba kliknięć o 37,2%, jest świetna. Ale… co z tym zrobisz?

Właśnie tam analiza danych staje się częścią Twojej obecności w sieci. To, co masz, to dane. Dokładniej dane o użytkownikach i ich zachowaniach. Nauka o danych to ogólny termin, którego używasz, gdy mówisz, że zamierzasz w jakiś sposób pracować z tymi danymi. Analiza danych to sposób, w jaki to robisz i co robisz z nimi później, a dokładniej patrząc na dane szczegółowe niż na duże trendy.

Możesz użyć algorytmu do sortowania i czyszczenia danych, aby wykluczyć wartości odstające i skrajne lub duplikaty. Nawet coś tak prostego, jak obserwowanie wzrostu liczby kliknięć, sprawdzanie najskuteczniejszych stron lub postów, a następnie tworzenie planu tworzenia podstawowych treści na te tematy mieści się w sferze analizy danych.

Cztery rodzaje analizy danych

Za każdym razem, gdy zobaczysz termin analityka danych, najprawdopodobniej zobaczysz go również w podziale na cztery określone obszary.

• Analizy opisowe
• Analityka diagnostyczna
• Analizy nakazowe
• Analityka predykcyjna

Bez względu na to, z czym pracujesz, dane i sposób ich przetwarzania należą do jednej z tych kategorii.

Analizy opisowe

To jest to, co zostałoby użyte powyżej, gdy mówimy o statystykach witryny. Analiza opisowa obejmuje to, co dzieje się w czasie. Rzeczy wzrastające lub malejące — czas spędzony na platformie, kliknięcia, które platformy najczęściej odwołują się do Twojej witryny itp. Możesz nie zrozumieć, dlaczego użytkownik zachowuje się w określony sposób, ale możesz dokładnie określić, czym on jest czyn.

Analiza diagnostyczna

Gdy szukasz powodu, dla którego coś się dzieje, korzystasz z analiz diagnostycznych. Jeśli statystyki Twojej witryny kwitną i chcesz wiedzieć, dlaczego (aby móc to robić dalej), będziesz przeglądać wszystkie informacje z witryny. Wiesz, liczba kliknięć rośnie. Ale jakie konkretnie artykuły są oglądane? Czy są pory dnia, w których ruch jest większy? Zagłębisz się i określisz dane demograficzne odwiedzających oraz czy wysłano jakiekolwiek kampanie e-mailowe, które korelują ze wzrostem. Przyjmując całościowe spojrzenie na dane, można z rozsądnym marginesem błędu określić najbardziej prawdopodobne czynniki, które spowodowały, że dane wyglądały tak, jak wyglądają. I diagnozując, dlaczego tak się stało, możesz spróbować to powtórzyć. (Lub, jeśli coś poszło nie tak, unikaj dokonywania tych samych wyborów).

Analiza nakazowa

Analityka nakazowa ma miejsce wtedy, gdy przyglądasz się danym i określasz reakcję na nie. Na przykład, jeśli liczba kliknięć artykułów na Nintendo Switch wzrośnie o kolejne 25% w ciągu najbliższych kilku miesięcy, wtedy planujesz zwiększyć liczbę artykułów na ten temat, a może nawet rozpocząć proces zatrudniania większej liczby pisarzy, aby pokryć wzrost. Tworzysz plany oparte wyłącznie na danych, które posiadasz i wiesz, że trwały przez pewien czas.

Analiza predykcyjna

Z drugiej strony jest to praktyka patrzenia na zestaw danych z przeszłości i tworzenia na ich podstawie przypuszczalnego planu. Różni się to od nakazowego, ponieważ nie ma sposobu, aby dowiedzieć się, czy Twój plan się powiedzie w 100%. Na przykład, jeśli masz 70% wszystkich mieszkańców, zaznacz w ankiecie, że chcą targu rolnego w Twoim mieście, a Ty planujesz otwarcie cotygodniowego targu… to jest plan przewidujący oparty na danych. Domyślasz się na podstawie danych, przewidując, że mieszkańcy miasta zareagują pozytywnie na Twój biznes, ale nie masz własnych danych rynkowych rolników, którymi mógłbyś się zająć.

Od czego zacząć od analizy danych

To jest podstawowy zarys tego, czym jest analiza danych. Ale gdzie teraz idziesz?

Najpierw będziesz chciał zainstalować Google Analytics w swojej witrynie. To bardzo proste i to tylko kilka kliknięć. Gdy to zrobisz, możesz zacząć od niektórych z naszych samouczków, takich jak śledzenie strony docelowej i śledzenie zaangażowania użytkowników. Możesz nawet skonfigurować własny pulpit analityczny, aby zintegrować platformę.

Jeśli nie jesteś typem Google, nie są jedyną grą w mieście — nawet jeśli są największe. Pozwól, że pokażemy Ci kilka innych opcji, które nie są Big G.

I istnieje wiele różnych rodzajów danych, które możesz śledzić i zagłębiać się. Możesz chcieć uzyskać dane mapy termicznej, aby zrozumieć, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z Twoją witryną. Być może chcesz wprowadzić swoją obecność w mediach społecznościowych.

Polecamy również narzędzie Databox. Zasadniczo zajmuje wszystkie różne i różnorodne narzędzia do analizy danych i umieszcza je w jednym miejscu. Chociaż nadal musisz sam pracować z analizą danych, posiadanie wszystkich kluczowych wskaźników wydajności w jednym miejscu jest niesamowite.

Zawijanie

Bez względu na to, gdzie jesteś z analityką danych, początkujący czy doświadczony weteran, dobrym pomysłem jest zapoznanie się z podstawami. Ponieważ jeśli tylko patrzysz na dane, nie podejmujesz działań. Po prostu masz dane. Liczy się sposób, w jaki patrzysz na te dane i idziesz z nimi do przodu. Niezależnie od tego, czy diagnozujesz problem, czy przewidujesz reakcję użytkowników, podejmowanie najlepszych decyzji zaczyna się i kończy na analizie danych.

Do czego wykorzystujesz analitykę danych w swojej firmie?

Artykuł wyróżniony obrazem autorstwa Julii Tim / shutterstock.com