九道門|究竟什么是數據分析？

什么是數據分析？

為了從大量數據中獲得見解而實施的一系列定量和定性方法被稱為數據分析。數據分析被認為是數字經濟的燃料，因為它允許公司建立客戶檔案并為其客戶群提供定制的產品和服務。大數據應用程序的出現使企業能夠經濟高效地處理業務數據。大數據分析領域包括以下工具：

Python；

SAS；

Hadoop；

SQL；

Tableau；

Spark；

Splunk；

R programming。

數據分析的類型有哪些？

描述性分析——一種統計分析形式，利用數據聚合和數據挖掘將原始數據轉換為用戶友好的形式。它幫助用戶從過去的行為中獲得洞察力，并預測它們對未來結果的影響。描述性分析具有介紹性和回顧性，可用于：

描述統計數據，例如庫存總額、每位客戶的支出和銷售波動；

提供有關公司生產、財務和運營的見解；

總結和描述企業的不同方面；

減少網站流量并提高社交媒體參與度。

預測分析——這是一種高級分析形式，利用數據挖掘、機器學習和機器建模進行預測數據維護和欺詐檢測。預測分析主要基于概率，可以幫助分析當前缺失或尚未收集的數據。它結合了以前存儲在ERP、CRM、HR和POS系統中的數據來識別數據模式。

公司依賴這種形式的分析，因為它：

根據可用數據為公司提供可操作的數據；

估計未來結果的可能性；

應用統計模型和算法來理解各種數據集之間的聯系；

識別銷售活動和采購模式的趨勢；

預測來自供應鏈、運營和庫存的投入需求；

幫助產生信用評分，以確定客戶未來及時支付信用的可能性；

預測組織未來的行動方針。

診斷分析——診斷分析本質上是回顧性的，并采用數據挖掘技術來回答業務查詢。這有助于確定意外結果的原因，主要涉及操作儀表板。通過分析以下數量，它在審查社交媒體活動方面發揮著重要作用：

對帖子的提及；

追隨者；

頁面瀏覽量；

評論。

規范性分析——在決策之前就可能的結果提供建議。它結合了可應用于數據集的工具和技術，例如：

歷史和交易數據；

實時數據饋送；

大數據。

規范性分析由以下工具和技術組成：

商業規則；

算法；

機器學習；

計算建模程序。

它是一種極其復雜的數據分析形式，通常由具有規范模型知識的數據科學家執行。大公司通常利用規范性分析來：

獲得與日常業務過程相關的建議和指導；

優化供應鏈中的生產、調度和庫存；

在合適的時間交付合適的產品，提升客戶體驗；

根據某些規則和建議為組織規定明確的分析路徑。

了解數據分析過程

數據分析涉及多個過程，包括提取數據、分析其模式、關系和聯系、對它們進行分類并從中獲得結論。它利用各種類型的分析軟件，利用流程和技術從數據集中提取有用信息。數據分析過程基于區分定量數據和定性數據的原則。定性數據由標識符（屬性或標簽）組成，并以以下形式生成：

文本、文件和注釋；

音頻和視頻記錄；

圖像和符號；

采訪記錄。

與定性數據不同，定量數據由數字和值組成，具有統計性和非描述性。它是決定性的和可衡量的，這使得它更易于分析，通常以以下形式生成：

文本；

實驗；

調查；

市場調查；

指標。

數據分析的過程還涉及對結構化和非結構化數據的理解。與定量數據類似，結構化數據是高度結構化、有組織的，并且可以在關系數據庫中輕松檢測到。結構化數據的示例包括姓名和日期、家庭和電子郵件地址、身份證號碼和交易信息。這種形式的數據通常優于非結構化數據，因為它可以由計算系統輕松處理。

生成的數據中有很大一部分屬于非結構化數據。使用傳統的工具和方法很難收集和處理非結構化數據。非結構化數據的示例包括電子郵件和短信、音頻和視頻文件、服務器和博客、衛星和監控圖像以及社交媒體。

利用現代方法處理非結構化數據，例如NoSQL數據庫。

現在讓我們看看組織執行數據分析過程需要遵循的五個步驟：

步驟1：理解和闡述對數據分析的需求；

步驟2：從內部（CRM軟件、ERP系統和營銷自動化工具）和外部來源（或開放數據源）收集數據；

步驟3：對收集到的數據進行排序，以丟棄任何重復的或異常的數據以及可能使分析產生偏差的不一致性；

步驟4：根據業務需求和資源，使用商業智能軟件或數據挖掘技術分析數據；

步驟5：解讀數據分析的結果，并逐步應用解決業務問題。

數據分析對業務有什么幫助？

數據分析包括幫助數據分析和解決業務相關問題的編程語言；

幫助確定數據收集、處理和提取信息所需的方法；

根據業務類型、行業和獨特要求，促進數據信息更好地應用；

幫助組織在問題發生之前預測問題并制定可能的解決方案；

為業務提供更好的資源和觀點，從而促進組織的發展。