在数据分析过程中，既是一门艺术形式，也是一门科学。
对于一些数字营销人员来说，这并不是一个容易理解的概念。数字运算和发现相关性有什么艺术性？不只是统计和数据科学吗？
这些营销人员并非完全错误，但他们的观点是短视的。如果您只依赖数学和数据科学，您将无法始终如一地将您的数据转化为可操作的见解。
您在向其他人（例如利益相关者或客户）传达和报告您的数据发现时也会遇到问题。
那么，艺术在数据分析过程中的作用是什么？您的数据包含您改进策略所需的有价值的故事和见解。这些见解被数据本身的规模和复杂性所掩盖。
当所有实际的、观察的、系统的和其他依赖于科学的活动都完成后，艺术将原始数字转化为可操作和可见的见解。
换句话说，艺术将您的数据转换为大众可以快速轻松地理解的格式。这种图表化和可视化数据的行为在数据分析过程中至关重要，不应忘记。
在本次讨论中，我们将探讨艺术与科学之间的十字路口在数据分析中的位置。您将学习如何有效地将这两个学科整合到您的分析中，并获得可供使用的可操作且完整的见解。
了解艺术与数据科学之间的关系
“眼见为实。”
这句格言是艺术在数据分析过程中发挥作用的核心。数据告诉你正在发生什么，但巧妙的可视化显示你的数据正在发生什么。这是一个显着的区别。
您是否曾经因为没有可用的图片而不得不解释某物的外观？这不仅比仅向某人展示图片要慢，而且准确性也较低。
假设您想向某人描述您的房子。无论您在此活动上花费多少时间，无论您提供多少细节，听众的脑海中都不会有完美的画面。
只需一张图片，他们就可以全面了解您的房子是什么样子。他们可以在微秒内看到您描述的每一个细节。您的数据也是如此。
您花了几秒钟的时间才能比较五种颜色并对其受欢迎程度进行排名。
现在，让我们看一下反映为条形图的相同数据。您会立即看到每种颜色的排名。
这是一个简单的例子。分析具有数百行和列、多个维度和跨不同时期的电子表格要困难得多。
这就是营销人员面临的挑战，这就是为什么艺术在您的分析中发挥重要作用的原因。否则，很难及时获得可操作的见解。
什么是可行的见解
在整个讨论的开始过程中，“可操作的见解”这个短语已经重复了很多次。什么是可操作的洞察力？
洞察力被定义为“对人或事物获得准确而深刻的直观理解的能力”。洞察力对营销人员很有价值，因为它们可以更深入地了解营销的基本方面，例如受众行为、市场趋势和其他细节。
这些线索对于了解如何改进策略以及您最新的营销工作是否奏效至关重要。
也就是说，并非所有见解都是平等创造的。有些肯定比其他的更有价值。许多见解提供了关键问题的答案。另一方面，可操作的见解会导致行动。他们帮助您重新考虑情况并找到新的解决方案。
有几种方法可以衡量您的见解的重要性：
相关性：您拥有大量数据，但并非所有数据都与您的营销目标相关。您必须批判性地思考哪些类型的决策会推动您的目标，然后专注于帮助您做出这些选择并导致相关行动的洞察力。
特异性：有广泛的见解，虽然信息丰富，但不提供帮助您采取行动和成长的具体细节。您需要能够提供有关下一步采取什么行动的直接和具体信息的洞察力。
价值：这可以说是最关键的元素——也是最难衡量的。洞察力可以是具体的和相关的，但如果它不能带来有意义的东西，那么就没有多大价值。有时，在您采取行动之前，您无法衡量洞察力的价值。
了解分析
除了定义可操作的见解之外，了解分析和数据分析过程也很重要。
分析是理解数据或统计数据的一种系统的、数学的方法。这种方法包括发现、收集、解释和交流数据中最有意义的模式和相关性。
计算机编程、统计计算和其他数学算法都可以在分析中发挥关键作用，用于交流结果的图表和可视化软件也是如此。
这个过程有利于数字营销和广告，因为其中涉及大量信息、指标和其他数据。大量数据会导致更深入、更有趣的模式。
正是这些模式可帮助您确定推动更好决策的可行见解。
通过上面的解释，很容易得出分析是科学的结论。该术语本身来自信息技术的使用。
重申一下，数据分析是科学和艺术。
“分析”由许多不同的组件和阶段组成。它从捕获和组织数据的应用程序和系统开始，但它以通过可视化表示该信息结束。
这是艺术进入方程式的地方。
数据分析挑战
一些挑战可能会阻碍分析。其中许多障碍会严重影响您提取有价值和可操作的见解的能力。
通过识别每个分析挑战，您将更好地准备克服它们。
数据量：更多的数据必须带来更多的洞察力，对吧？这似乎是合理的逻辑，但现实可能会有所不同。当您拥有大量数据时，提取见解变得更具挑战性。您必须深入挖掘更多内容才能找到对您的分析真正重要的内容。
数据多样性：您可以收集和分析多种类型的数据。这种多样性增加了数据和后续分析项目的整体复杂性。您需要处理的一些数据类型是结构化、非结构化、自然语言和媒体（音频、视频和图像数据）。
数据速度：在数字时代，数据是快速而不断地创建的。这意味着您的分析还需要快速且一致地进行。如果您花费太长时间来正确分析数据，那么您将只能获得过时的见解。理想情况下，您希望采取积极主动的方法。这意味着在变化发生时或发生之前跟踪变化，而不是对已经过去的变化做出反应。
数据准确性：即使您的分析是完美的并且您可以提取洞察力，但如果您正在分析的数据不准确或来自未经验证的来源，这可能是一项没有回报的追求。准确性就是一切，你应该对数据持怀疑态度，直到你知道它是可信的。当基于未经验证或不准确的信息做出决策时，可能会导致灾难性的结果。
理想情况下，您应该在正在分析的数据中寻找三个关键特征。
及时：速度是必需品。您应该拥有数据平台，可以在您需要时为您提供所需的信息，而无需等待。这将帮助您在流程的每个步骤之间消除昂贵的时间。
策划：在处理任何数据之前，应该对其进行清理、过滤和验证。此策展过程是该过程中最耗时的步骤之一，但当涉及到您的见解的价值和质量时，它将获得巨大的回报。
正确：为了确保相关的洞察力并消除潜在的干扰信息，您只想分析正确的这需要您批判性地思考您希望测试或发现的内容，然后只坚持回答该假设所需的数据。
数字营销人员在分析中可能出错的地方
作为数字营销人员，您的工作量很大。您的工作是确定客户需求，然后确定满足这些需求的最佳行动方案。您还必须通过正确的渠道推广您的公司、产品和/或服务，同时应对市场的变化。
洞察力可帮助您了解潜在问题并抓住宝贵的机会来进一步实现您的目标。但是，您的技能和专业知识在分析过程中发挥着重要作用。最终，您需要知道什么是相关的、有价值的和有意义的，尤其是在报告中。
这又是艺术和科学在你的分析中发生冲突的地方。你需要混合这两种不同的品质。一方面，你需要在数学理解上出类拔萃，但你也需要有反面的创造力，甚至是好奇心。
创造力不仅在报告阶段为您服务，而且在选择要探索的内容时也为您服务。如果您想释放数据中隐藏的机会，就不能停留在同一条思路上。
你必须走出盒子，翻开新的石头。你永远不知道突破性的洞察力可能隐藏在哪里。
即使是人工智能也只能让你走这么远。由您决定哪些见解最有趣并且具有最大的潜在回报。
组织通常很难找到具有独特和对比技能的营销人员。
发现正确的数据分析过程
为了克服分析挑战和您在流程中的角色，您需要正确的方法。数据分析必须持续进行。如果您没有正确的计划，这种持久性将成为您工作流程的疲劳损害。
本节将概述您可以反复使用的数据分析过程的提示。
第一阶段：衡量正确的事情
在开始研究数据之前，您需要了解对您的业务及其营销活动最重要的内容。
您可以阅读世界上所有的数字营销指南，但不幸的是，它们无法告诉您应该衡量什么，因为每个企业都是不同的。
没有一种万能的通用解决方案。
如果您不能轻易回答对您的公司重要的问题，请先回答以下一些问题：
哪些渠道产生了大部分转化？
客户在购买或转换之前使用哪些设备以及使用多少？
您对不同产品和类别的转化率是多少？换句话说，有多少人看，有多少人买，他们买什么？
你的弱点在哪里？您网站上的哪些页面或您的管道中客户流失的位置是什么？
你最好的着陆页是什么？哪些着陆页是您最差的？
当您了解什么对客户很重要时，您就可以确定什么对您的组织很重要。
第 2 阶段：咨询您的利益相关者
在某些情况下，了解什么最重要以及要衡量什么需要您咨询您的利益相关者。
如果您在一家公司的营销/广告部门工作，那么您的利益相关者就是您的老板和高层管理人员。对于营销机构来说，利益相关者就是客户。
利益相关者甚至可以包括您的团队成员。任何对您的营销和广告成功感兴趣的人都可以被视为利益相关者。
您应该与利益相关者合作，了解他们最紧迫的问题和疑虑。然后，使用他们的查询来通知您的分析工作。
通过与利益相关者合作，您可能会发现那些开箱即用的问题和想法，这些问题和想法可以带来创造性、巧妙的分析方法和更深入的见解。
第 3 阶段：细分受众
为了帮助简化您的数据分析，请查看细分受众的方法。当您可以将具有共享属性的受众成员分组时，更容易深入挖掘数据和见解。
例如，您可能有 100,000 名客户。需要同时分析和管理大量数据——这就像尝试吃整块 12 盎司的牛排。
细分您的受众是将这 100,000 名客户切割成更小、更合乎逻辑、更易于管理和分析的片段。
您可以按人口统计（年龄、性别、位置、收入水平等）、渠道位置、时间、设备类型等对受众进行分组。
识别这些关键部分将帮助您了解不同客户群体的行为方式以及与您的营销和 PPC 内容的交互方式。
然后，您可以专注于发现针对您最重要的细分受众群的见解。
第 4 步：创建清晰的图表以传达结果
当您的分析完成并且您在数据方面已经走到尽头时，您的注意力就会转移到事物的艺
