四种数据分析的基本方法

21-07-20 banq

每天都会产生和存储大量数据。这些数据来自各种形式,或者您每天、每次发布博客甚至在社交网络上发布时都会生成它们。

但数据是什么?数据不是信息,它只是无形的字节流。信息是处理此类数据的结果。从原始数据中提取信息的过程称为数据分析。它是一个清理、转换和建模数据的过程,以发现对业务决策有用的信息。

数据分析的目的是从原始数据中提取有用的信息,并根据这些信息为业务做出更好的决策。

数据分析用于业务中,以帮助组织做出更好的业务决策。哪些客户群最有可能购买您的新产品?什么形式的广告可以有效地吸引您的客户并产生影响,使他们购买您的产品?

借助数据分析,您将能够对客户趋势和行为预测做出决策,提高业务盈利能力,并推动有效的决策。

因此,数据分析是任何成功业务决策的关键部分。但是如何进行数据分析以从原始数据中获得有意义的见解。数据分析师使用多种方法和技术,具体取决于数据类型和他们想要发现的见解类型。

在这篇文章中,我们将发现一些最有用的数据分析方法。最后,您将对如何将无意义的数据转化为商业智能有更清晰的认识。

 

1. 描述性分析 - 发生了什么。

描述性分析是任何分析过程的第一步,它可以帮助您回答问题,例如发生了什么?它让您了解数据的分布,帮助您检测异常值,并将其转化为对您的业务有价值的见解。

描述性分析是数据分析中最重要的一步,因为它使我们能够以有意义的方式呈现我们的数据。尽管此分析不会帮助您回答诸如为什么发生某些事情之类的问题,但它会使您的数据井井有条、干净,并准备好进行进一步的分析。

 

2. 诊断分析 - 为什么会发生。

最强大的数据分析类型之一。诊断数据分析描述了用于回答问题的技术,例如为什么会发生?.

诊断分析采用从描述性分析中发现的见解,并进一步找出这些结果的原因。这种分析有助于识别数据的行为模式。

当您的业务流程中出现新问题时,您可以查看此分析以找到该问题的类似模式。您可能已经收集了与该问题有关的某些数据。你可以对新问题使用类似的处方。

 

3. 预测分析 - 会发生什么。

除了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 之外,预测分析还可以帮助您使用描述性和诊断性分析的先前结果来回答会发生什么的问题,以预测未来。

使用预测分析,我们可以发现未来趋势、潜在问题或低效率。如果您通过数据了解趋势、模式或事件发生的原因,您将能够开发一个模型来预测接下来会发生什么。

 

4. 规范性分析 - 它将如何发生。

规范性数据分析结合了从前面 3 种类型的数据分析中发现的所有信息,并帮助您回答这个问题,因为您现在知道将来可能会发生什么,它将如何发生?.

规范性数据技术使用模式或趋势来制定响应式、实用的业务策略。人工智能 (AI)是规范性分析的完美示例。人工智能系统消耗大量数据来学习和使用这些信息来做出有意义的决策。

 

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