您知道BADIR如何帮助您进行数据分析吗？

[nurnobi40]

您是否有一种挥之不去的感觉，认为您应该更多地使用数据分析，但您不知道从哪里开始？也许您患有分析瘫痪，并且对如何让数据为您服务的挑战感到不知所措。 BADIR 可帮助您（初次数据分析师）调整收集数据的频率。

如今，数据似乎无处不在。还有物联网、电子邮件、照片关键字、谷歌搜索、Fitbit、自动驾驶汽车、智能手机、新闻源、社交媒体渠道、各种可能类型的数字化公司记录……这样的例子还在继续。现在，数据比以往任何时候都更加丰富和普遍，从而产生了“大数据”一词。

挑战在于了解如何使用如此丰富的数字信息，这就是本文的意义所在。如果您已经是FM2S 的白带、绿带或黑带，我打赌您会发现这只是另一个工具。

为什么要寻找数据来寻找答案？
我们所做的越来越多的事情留下了数字痕 阿尔巴尼亚数据 迹（或数据），从本质上讲，大数据是一种以传统数据处理方法甚至无法尝试的规模收集这些信息的方法。您可以使用这些数据来改善未来体验、发现趋势并改善您的业务运营。

大数据如何运作？
3V 有助于解释大数据这一新科学的工作原理。

数据量非常大...
品种很多...
高速流动。
但在数据世界中，规模并不是一切。无论您处理的是大数据还是少量数据，释放其潜力的关键是捕获和管理对您最有用的信息，而不是收集大量的事实和数据。

获取和管理信息是一回事，但从大海捞针中选择最相关的针并正确使用它们却是另一回事。

如果您了解的话，就会发现数据的潜力是巨大的。航空公司正在利用它来改善航班预计到达时间。零售商利用客户的购买历史来创建个性化优惠。小型企业和各级决策者正在使用它来做出更明智的业务决策。数据有助于提高产品质量、调整营销运营并以无数其他方式提高绩效。

BADIR 框架的五个步骤是什么？
BADIR 是由 2014 年《 Behind Every Good Decision 》一书的作者Piyanka Jain 和 Puneet Sharma 开发的数据分析框架。它允许您通过五个连续步骤以结构化方式分析原始数据，将其转化为决策和见解：

业务问题或有关业务的问题。
分析。
数据。
见解。
建议。
BADIR 将技术技能与软技能结合起来，适用于任何类型的业务。最好的消息是，您不需要成为数据分析师即可使用它。如果您是首席财务官或初级分析师，并且您可以使用 Excel 电子表格，那么您就可以使用 BADIR。

让我们仔细看看该框架的五个步骤：

第 1 步：提出正确的业务问题
虽然BADIR是一个数据分析过程，但它并不是从数据收集开始的！相反，您的第一步是阐明您想了解的内容，并确定哪些业务问题将为您提供所需的答案。在卷起袖子深入挖掘数据之前，先确定您想要解决的具体问题，以确保您收集的信息有用。

问自己常见的解决问题的问题：什么、谁、哪里、何时、为什么以及如何？例如，希望建立减少员工流动率的保留计划的人力资源经理可能会问谁在组织中停留的时间最短以及他们离开的原因。

另外，请考虑谁可以与您一起实现这一目标、您需要努力实现的时间表以及其他项目管理最佳实践。您在此阶段提出的问题越多 - 这些问题越好 - 您从数据中提取的信息就越好。如果您认为这对您有帮助，请以更易于管理的方式提出大问题。

第 2 步：制定分析计划
一旦您知道您的业务问题是什么，就可以设定您在分析过程中想要实现的目标。这将帮助您专注于回答问题。您可以设定SMART目标，以确保它们清晰且可实现。

接下来，您需要提出假设以及证明或反驳每个假设的标准。这将为您的分析提供一些初步方向。假设是对导致您试图解决的问题的原因的有根据的猜测。收集数据后，您可以测试您的假设。 （请耐心等待，这很快就会到来！）

根据您的假设，您可以选择测试它们的方法。例如，聚合分析允许您描述和比较不同的分组。相关性分析是一种识别不同群体之间关系的方法，趋势分析着眼于一段时间内的绩效和增长。

您还需要创建数据规范。为此，请确定您需要收集的数据类型并确定其粒度。例如，如果您必须分析销售数据来回答您的业务问题，您将需要确定是否应该按周、按月或按年度进行分析。

在我们的示例中，我们的人力资源经理可能会设定一个目标，“确定离开公司的人员组成部分以及导致裁员的因素”，并假设最年轻的女性团队离开速度最快，因此她们可以获得更高的工资。他或她可以选择一种汇总分析方法，并将公司人员和离职面谈记录确定为必要的数据。人力资源经理现在已经开始编制项目计划。

第 3 步：收集并验证数据
现在——请摇鼓——你收集骰子。

如果您已成功完成步骤 1 和 2，您现在应该有一个回答问题的最后期限，您将拥有一个项目团队，并且您将决定要收集哪些数据。有一些专门的软件程序可以使数据收集相对容易。

要完成此阶段，您必须收集（或“拉取”）您的数据并对其进行验证以确保其完整性。这意味着检查数据是否干净且没有输入错误，并且是否已将其以可用的格式组合在一起。

有多种方法可以验证数据。例如，您可以运行范围检查，确保数据落在特定范围内（例如 1-50 或字母表中的某些字母之间），或者运行类型检查，评估数据以确保其正确类型（例如数字或字母）。

在此阶段，我们的人力资源经理会将贵公司的团队任期制成表格，并留下面试数据，检查是否存在重复数据等明显问题（例如，如果您使用多个系统来收集数据，则可能会出现这种情况）。

第四步：信息检索
您现在已准备好使用您在步骤 2 中决定的假设和方法来评估您在步骤 3 中收集的有价值且准确的数据。

在这里，您的目标是寻找和检查模式，以证明或反驳您的每个假设。您可以消除其中一些，并将精力重新集中在其他方面。最后，你必须连贯地展示你的发现。

例如，我们的人力资源经理可能会看到一种模式，证明女性肯定比男性更快地离开公司，而获得更高的薪水是主要原因。但实际上，最有可能去的还是30岁到40岁之间的人。

当您找到自己的见解后，您可以继续进行第五步，也是最后一步。