第 1 章：資料分析的基礎
數據的重要性
在當今的數位世界中，數據無所不在。每次點擊、按讚和購買都會 99 英畝資料庫 產生有價值的資訊。如果正確分析這些數據，可以揭示對於理解客戶行為至關重要的模式和趨勢。
資料類型
定量數據：提供可衡量資訊的數字和統計數據，例如銷售數據、網站流量和轉換率。
質性數據：提供有關客戶意見、動機和態度的見解的描述性數據，例如評論、回饋和社交媒體評論。
第 2 章：收集數據
數據來源
數據可以從無數來源收集，每個來源都提供獨特的見解：
網路分析： Google Analytics 等工具可追蹤網站互動和效能。
社群媒體分析： Facebook 和 Twitter 等平台提供有關參與度和受眾人口統計的數據。
CRM 系統：客戶關係管理系統儲存有價值的客戶資訊和互動歷史記錄。
調查和回饋：來自客戶的直接回饋可以揭示他們的需求和偏好。
第 3 章：分析數據
資料處理
在分析資料之前，必須先處理。這涉及清理資料以消除不準確之處並組織資料進行分析。先進的軟體和工具可以幫助自動化這些任務，確保資料的完整性和一致性。
分析技術
描述性分析：此技術總結過去的數據以了解發生的情況。它包括平均值、總計和趨勢等度量。
預測分析：使用歷史資料來預測未來結果。技術包括迴歸分析、時間序列分析和機器學習演算法。
規範分析：根據預測分析提供行動建議。它涉及場景分析和優化演算法。
