数据分析技术可以用来分析定性和定量的数据，但是你需要根据要分析的数据类型使用不同的数据分析方法。

六种主要的数据分析方法是:

文本分析(也称为文本分析或数据挖掘)使用带有自然语言处理(NLP)的机器学习来组织非结构化文本数据，以便可以对其进行适当的分析，从而获得有价值的见解。文本分析是定性分析的一种形式，它不仅涉及统计信息和数值。

通过将人类语言转换为机器可读的数据，文本分析工具可以按主题对文本进行排序，提取关键词，并根据情感和目的进行阅读。它用具体的、通常是主观的数据告诉我们“正在发生什么”。它提供了一个更深入、更有针对性的视角来理解可能的原因。

比如，你可以利用文本分析来检测客户反馈中的意图，了解品牌的哪些方面对客户很重要。

情感分析是另一种文本分析方法，用于分析数据并将其分为积极、消极或中性，从而深入了解客户各方面的感受。

情绪分析仪:

描述性数据分析提供了“发生了什么？”。它是最基本和最常见的数据分析形式，涉及通过计算现有数据(如均值、中值、众数、众数、百分比、频率和范围)来描述、总结和识别模式。

描述性分析通常是其他数据分析的起点。毫无疑问，它对于生成收益报告和KPI仪表板非常有用。然而，由于只涉及统计分析和绝对数字，因此不可能提供这些数字发展的原因和方式。

推理概括或假设“发生了什么？”通过对比整个人口群体的统计数据:一个国家的人口，现有的客户群，医学研究的患者等。推断统计最常用的方法是假设检验和估计理论。

推断分析广泛应用于市场调研中比较两个变量得出结论:比如女性客户和男性客户之间或者不同年龄段之间的成本。或者它可用于调查整个人口的样本集，以推断关于整个人口的信息。在这种情况下，有必要适当计算总体的代表性样本。

诊断分析旨在回答“为什么会发生_ _ _ _ _ _ _ _ _”也称为根本原因分析，它使用来自统计分析的见解，试图了解这些问题的原因。

诊断有助于了解客户行为，例如找出哪些营销活动实际上可以增加销售额。或者你注意到客户投诉突然减少，并想知道:为什么？

也许你解雇了一名员工或者雇佣了一名新员工。也许你有一个新的在线界面或增加了特定的产品功能。诊断有助于计算这些可能原因和现有数据点之间的相关性。

预测使用已知数据来推断未来事件。与“可能发生的事情”有关。当用于销售分析时，它通常将人口统计数据和购买数据与其他数据点结合起来预测客户行为。

例如，随着特定区域人口统计信息的变化，这将影响一些企业在该区域的存在能力。或者，随着客户的工资增加，理论上，他们将能够购买更多的你的产品。分析通常涉及大量的推断猜测，但是关于给定人口统计数据或单个客户的数据点越多，预测可能就越准确。

规格说明是最高级的分析形式，因为它结合了所有的数据和分析，然后输出模型。规范分析可以分析各种情况，预测每种情况的结果，并根据调查结果确定哪种是最佳行动方案。

人工智能是规范分析的一个例子，处于数据分析的前沿。AI允许规范分析，使其能够吸收和分解大量数据，并有效地学习如何利用信息和做出明智的决策。人工智能需要巨大的计算能力，有些机构可能很难实现。然而，SaaS机器学习工具性能的提高可以为许多企业提供易于使用的解决方案。

可以说，数据分析至少可以追溯到5000年前的苏美尔人普查，但直到最近，它还主要与定量数据有关。然而，在先进的计算机辅助工具的帮助下，企业现在可以分析定性数据以获得更强的洞察力。看看这些实际的数据分析应用程序。

数据分析的一些顶级应用:

文本分析使您能够对简单的“是/否”或“多项选择问题”进行定性结果调查。可以提出开放式问题，按主题或主题整理，自动分析，得到回答者的看法和感受。

产品团队通常会发送应用内调查，以获得用户的即时反馈。导致数以千计的封闭和开放的反应。虽然分析量化数据非常简单，但是你需要使用文本分析技术(比如基于情感的分析)来分析开放回答。这样，产品团队可以快速发现客户要求的新功能和产品遇到的问题(错误、UX、可靠性等。)，以便他们快速响应。

先进的数据分析工具可以自动读取客户支持的票证(无论是来自聊天机器人、电子邮件、电话等。)，对紧急程度进行评分，并自动将它们发送到正确的部门或员工个人。

Archer是一家基于技术的金融服务公司，由于其时间敏感性，需要快速响应客户的查询。通过为他们的精确需求训练主题分类模型，Archer可以将初始响应时间增加65%，并将每位员工的票证量增加20%。

使用客户分析技术，如调查分析、推理诊断分析和社交倾听(实时社交数据分析)，可以识别和了解当前客户。然后把他们分成小组，确定你的产品如何满足他们的需求，利用数据建立描述性分析模型，寻找新的潜在客户。

文本分析工具，比如关键词提取，可以深入挖掘关于客户群体的洞察来追踪话题和话题，出现新的话题立刻发现。

使用诊断分析来了解为什么一些营销活动有效而另一些无效，文本分析可以跟踪社交媒体或在线评论上对你的营销活动的实时反应。

用来描述你的品牌和产品的关键词是什么，它们是如何随着时间变化的？分析你的客服券，了解它们和各种广告系列的关系。或者监控社交媒体以最大化客户参与度。

通过分析人口统计数据和购买数据，使用预测分析来计算客户流失率。你的大客户有没有淘汰你的品牌？或者，你的业务发展所在的地理区域的人口结构是否发生了变化？当你利用预测分析持续关注客户时，你可以调整业务范围，避免损失或找到潜在的新增长点。

您需要实现数据分析过程来充分利用数据。尽管执行数据分析可能很复杂，但根据要分析的数据类型，您可以遵循一些严格的规则。它包括设定目标，收集，清理和分析数据，然后在一个醒目的仪表板中可视化，以便轻松找到模式和趋势。

下面，我们概述了分析数据时应遵循的七个步骤:

1。定义目标:设定明确的目标非常重要，这将有助于确定要收集和分析的数据类型。

2。收集数据:数据无处不在，你想把所有的数据放在一个地方进行分析。无论你收集的是定量数据还是定性数据，Excel都是存储数据的绝佳平台，或者你可以通过API和集成将数据源直接连接到分析工具。

3。清理数据:在分析非结构化数据以获得更准确的结果之前，可能有必要清理这些数据。消除噪音，如特殊字符、标点符号、停用词(也、她、他们)、HTML标签、重复项等。

4。集成数据分析工具:大部分工具都可以通过API和一键集成轻松集成。如果你使用API，你可能需要开发者的帮助来设置它。连接后，你的数据可以通过数据分析工具自由运行。

5。分析数据:现在您已经连接了数据分析工具，您将需要选择要执行的分析类型(这可以在第一步中定义)。

6。可视化数据: Dashboard是总结数据的好方法，可以很容易地发现趋势和模式。一些数据分析工具具有内置仪表板，或者您可以连接到现有的BI工具。

7。得出结论:从各个角度挖掘数据，获得可行的洞察，做出基于数据的决策。