Hvad er Data set (datasæt)?
Et Data set er en struktureret samling af relaterede data, som du kan bruge til at analysere tendenser, lave forudsigelser eller informere beslutninger. Tænk på det som et regneark: Hver række repræsenterer en vare, og hver kolonne repræsenterer en egenskab ved den vare. Du kan bruge et data set til analysere salgs trends, forudsige bestsellers eller bestemme hvilket produkt i skal bestille mere af.
Et eksempel fra det virkelige liv
Lad os tage et eksempel på, hvad det er i en specifik som en Saas-virksomhed.
I dette scenarie kan data set være en samling af kundeoplysninger, der er indsamlet over en bestemt periode. Hver række i data set repræsenterer unikke oplysninger, og hver kolonne repræsenterer det produkt, de bruger og abonnerer på.
Kolonnerne kan indeholde data som antal medarbejdere, digital modenhed, CRM-system eller medarbejdernes gennemsnitsalder.
Dette data set kan bruges til at undersøge mønstre og sammenhænge mellem, hvor moden virksomheden er, og hvilke tjenester de abonnerer på fra Saas-virksomheden for at finde virksomheder som dem.
Fordele ved data set i HubSpot
- Opret fantastiske brugerdefinerede rapporter på ingen tid. Udstyret med omhyggeligt udvalgte data og beregnede metrikker har alle forretningsbrugere mulighed for at lave deres egne rapporter og dashboards. Med udgangspunkt i dit data set kan du nemt konstruere engagerende rapporter ved hjælp af den brugerdefinerede rapportbygger, der er tilgængelig i alle Professional- og Enterprise-udgaver af HubSpot.
- Få dybere indsigt med nye målinger. Dine kundedata er en skattekiste af information, og et strejf af matematisk finesse kan afsløre endnu mere værdifuld indsigt. Beregninger kan også hjælpe dig med at afdække flere perspektiver. Du kan udlede målinger som tid til første konvertering, hastighed i salgscyklus, e-mail-engagement, salgsprovisioner, fortjenstmargener og meget mere, alt sammen i dine rapporter.
- Hold fokus på de væsentlige data. Efterhånden som din virksomhed vokser, gør din CRM-database det også, hvilket baner vejen for mere personlige muligheder. Denne vækst kan dog komplicere rapportoprettelsen for almindelige forretningsbrugere. Operationsteams kan forudbestemme de mest afgørende egenskaber for hver intern målgruppe. På den måde kan hvert team generere deres egne rapporter, centreret omkring de mest relevante data.
Hvordan kommer man i gang med data set?
Først og fremmest har du brug for en HubSpot Operations Hub enterprise-løsning. Herfra skal du sætte dig nogle konkrete mål for arbejdet med data set. Hvem skal bruge dem, hvad skal de bruge dem til osv. Nedenfor har vi lavet en oversigt over nogle af de ‘trin’, du skal overveje, når du kommer i gang.
- Definer dit mål: Før du dykker ned i data set, skal du finde ud af, hvad du vil opnå. Prøver du at identificere tendenser, lave forudsigelser eller bare organisere store mængder information?
- Saml dine data:
- Primære data: Det er data, du selv indsamler, f.eks. gennem undersøgelser, eksperimenter eller observationer.
- Sekundære data: Dette er data indsamlet af andre, som du kan få fra databaser, forskningsartikler eller onlinekilder. Her kan du bruge nogle af integrationerne i HubSpot.
- Vælg de rigtige værktøjer: Afhængigt af dine behov kan du bruge:
- Regnearkssoftware som Excel eller Google Sheets til grundlæggende dataopgaver.
- Statistisk software som R eller SPSS til mere komplekse analyser.
- Datavisualiseringsværktøjer som Tableau eller Power BI til at repræsentere data grafisk.
- Databaser som SQL til lagring og søgning i store data set.
- CRM-systemer som HubSpot
- Rens dine data:
- Fjern duplikater: Sørg for, at der ikke er gentagne poster.
- Håndtering af manglende værdier: Bestem, om null-værdier skal fjernes, erstattes eller ignoreres.
- Standardiser dataformater: Sørg for konsistens i, hvordan data repræsenteres.
- Analysér dine data:
- Beskrivende analyse: Forstå de grundlæggende træk ved dine data, såsom gennemsnit, median og standardafvigelse.
- Inferentiel analyse: Forudsigelser eller slutninger om en population baseret på en stikprøve.
- Udforskende analyse: Identificer mønstre eller afvigelser i dine data.
- Prædiktiv analyse: Brug data til at lave fremtidige forudsigelser.
- Visualiser dine resultater: Brug diagrammer, grafer og andre visualiseringsværktøjer til at repræsentere dine data på en måde, der er let at forstå og fortolke.
- Fortolk og del resultaterne: Når du har analyseret og visualiseret dine data, skal du drage konklusioner og dele dine resultater. Det kan være i form af en rapport, en præsentation eller et dashboard.
- Sørg for datasikkerhed: Hvis du arbejder med følsomme data, skal du sørge for, at de opbevares sikkert, og at du overholder alle relevante databeskyttelsesregler.
- Kontinuerlig læring: Feltet for dataanalyse er stort og i konstant udvikling. Hold dig opdateret med de nyeste teknikker, værktøjer og best practices ved at deltage i workshops, kurser og seminarer.
- Søg feedback: Del dine resultater med jævnaldrende eller mentorer, og få feedback. Det kan give nye perspektiver og indsigter, som du måske har overset.
Læs HubSpots guide omkring data sets
Husk, at arbejde med data set er lige så meget en kunst, som det er en videnskab. Det kræver en kombination af tekniske færdigheder, kritisk tænkning og kreativitet. Efterhånden som du får mere erfaring, vil du udvikle en bedre intuition til at håndtere, analysere og uddrage indsigter fra data.
