數字幫助我們了解世界。我們收集定量數據，包括我們旅行的速度和距離、我們使用手機的時間以及我們在雜貨店節省了多少錢。然而，數據清單和電子表格本身并不能說明什么--您需要分析定量數據來理解它們并做出明智的決策。本指南解釋了什么是定量數據分析及其重要性，并提供了進行定量數據分析的步驟。

一、什么是定量數據分析?

定量數據分析是分析和解釋數字數據的過程。它通過使用數學計算和統計測試來確定模式、趨勢和變量之間的關系，從而幫助理解信息。

通過定量數據分析，可以將電子表格中的單個數據點轉化為有意義的見解，從而做出明智的決策。實驗或調查中的一列列數字可以轉化為可操作的見解，例如普通客戶更喜歡哪種營銷活動，或者哪些網站因素與跳出率關系最密切。

二、定量數據分析的4個步驟

1.收集數據

在開始分析過程之前，您需要分析數據。這涉及定量研究和從各種來源收集數字數據，包括：訪談或焦點小組、分析網站、使用熱力圖或會話錄音等工具進行觀察、調查，如投票或網頁上的反饋小工具。

確保您在調查中提出的問題是封閉式的，即給受訪者更多的選擇，而不是開放式的，后者允許自由回答。

2.清理數據

收集完數據后，就是清理數據的時候了。查看結果，找出錯誤、重復和遺漏之處。還要查找異常值。異常值是指與數據集其他部分明顯不同的數據點--如果不清除它們，就會使結果出現偏差。在分析數據之前，花時間清理數據集將確保數據的準確性、一致性和相關性。

3.分析和解釋數據

此時，您的數據已經清理完畢，可以進行實際活動了。在這一階段，將使用數學和統計方法對數據進行分析，以確定模式和趨勢。

定量數據分析主要有兩種類型：

a.描述性分析：用于總結或描述數據集中特征的方法。例如，您可以計算分布和頻率或平均值、中位數和模式等關鍵統計數據。

b.推斷分析：可以從統計數據中得出結論的方法，例如分析變量之間的關系或進行預測。這些方法包括 t 檢驗、交叉表和因子分析。

然后你需要解釋數據，確定最佳行動方案。數據說明了什么?例如，如果分析表明電子郵件打開率與發送時間之間存在很強的相關性，您就可以研究每個用戶群的最佳發送時間。

4.顯示和共享數據

分析和解釋數據后，創建易于閱讀且引人入勝的數據可視化(如圖表和表格)，以便向團隊成員和利益相關者展示結果。數據可視化可以突出數據集之間的異同，并顯示變量之間的關系。

軟件可以為您完成這部分工作。例如，Hotjar 面板可在一個地方顯示所有關鍵指標，并自動生成條形圖，顯示關鍵頁面之間的關系。只需點擊一下，您就可以導航到 "趨勢 "工具，在一張圖表上分析不同細分市場的產品指標。

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