解決方案
當今公司面臨的一項重大挑戰是以支持決策、評估當前情況並在未來戰略規劃方面邁出一步的格式來理解和呈現數據。由於信息的快速發展,公司不能落後於滿足苛刻的數據分析流程和戰略要求。數據分析涉及使用分析工具、相關信息、趨勢和其他數據更仔細地、手動或自動地檢查以得出具體結論。這可以通過使信息和數據有意義、有用和易於理解來實現。
我們選擇和配置最好的工具和方法來更好地理解數據。我們可視化數據,幫助您做出政策決策或有益地使用分析或可視化的數據。我們提供不同的自定義數據分析服務,以幫助組織執行最佳數據分析。無論您的企業規模如何,降低風險和最大化利潤都取決於您公司數據的持續管理效率。
定期進行數據分析存在許多挑戰——準確性、安全性和成本。為了克服這些挑戰,我們提供定制和全面的幫助,幫助您在所有組織級別做出更好的決策。您的公司或機構受益於可靠的數據分析和高質量的可視化服務。
我們提供一系列滿足特定客戶需求的數據分析和可視化服務。我們提供的數據分析服務包括:
- 數據質量評估:我們提供質量控制,以確保您使用正確的數據並優化整個數據分析過程。
- 數據清理:我們修復、刪除項目數據集中不正確、格式不正確、重複或不完整的數據。
- 分析缺失的觀察結果:我們評估缺失的變量,計算潛在影響,並幫助您解決問題。
- 使用適合您的數據類型、項目和目標的分析方法進行數據分析。
- 定性和定量數據分析。
- 統計分析。
- 數據可視化:我們使用最先進的工具、軟件和方法,通過儀表板、PowerPoint、Excel 或 PDF 文件來總結和可視化最關鍵的數據、趨勢和結論領先的數據。
- 我們實時提供在線可視化服務,以便您可以在線即時查看所做的更改。
- 我們開發 Microsoft Excel 儀表板來可視化您的數據。
更多數據服務
- 數據需求助理: 通過定義業務或項目的範圍、可交付成果和目標,定義項目所需的數據以及如何獲取這些數據。
- 數據採集: 我們準備問卷、進行實地考察、發送觀察結果並組織和分析結果。
- 從文獻中提取數據: 我們從學術論文、技術報告和其他出版物中提取您需要的數據,並以數據庫格式提供給您。
學到更多:
- 有哪些數據分析方法? 流行的數據分析方法包括定性分析、定量分析、規範分析和預測分析。
- 數據分析的目的是什麼? 數據分析對於製定業務決策、識別趨勢、預測增長和糾正積極的結果方法至關重要。