常见的五种数据分析类型

文本分析、统计分析(推理和描述性分析)、诊断分析、预测分析、规范分析是在数据分析中常用到的几种类型。

文字分析

文本分析也称为数据挖掘,是一种使用数据库或数据挖掘工具分析文本以提取机器可读事实并发现大型数据集中模式的技术。文本分析的主要目的是从非结构化的免费内容中创建结构化数据,以形成业务信息。

统计分析

顾名思义,统计分析是一种执行多种统计操作的技术,例如数据的收集,分析,解释,表示和建模,以对数据进行量化,了解过去数据发生了什么然后应用统计方法。

这种类型的分析中的数据通常是描述性的;例如调查和观测数据。许多数据分析人员喜欢将其称为描述性分析,即使这种分析有两类:描述性和推理性分析。

描述性分析

描述性分析是当今企业中最简单,最常见的数据使用方式,因为它通过总结过去的数据(通常以仪表板的形式)来回答“发生了什么”类型的问题。它分析完整的数据或汇总的数值数据样本,并显示连续数据的平均值和偏差–分类数据的百分比和频率。

业务中描述性分析的主要功能是跟踪关键绩效指标(KPI),这些指标描述了基于所选基准的业务绩效。

描述性分析的业务应用包括:KPI仪表板、月收入报告、销售线索概述。

推论分析

推论分析从完整数据中分析数据样本。通过推论分析,只需选择不同的样本,就可以从同一数据中找到不同的结论。

诊断分析

当描述性分析显示发生了什么时,诊断分析会根据从描述性分析中获得的见解找到原因,从而尝试了解“原因为何”,然后将其范围缩小以找到导致这些结果的原因。

诊断分析也称为根本原因分析,它具有数据发现,挖掘和追溯等过程,是向统计分析迈出的一步,以提供更深入的信息来回答问题,这种分析的主要功能是识别数据的行为模式。

如果您在业务流程中遇到新问题,则此分析可以帮助您找到该问题的相似模式,并且可能有机会对新问题使用相似的处方。

预测分析

预测分析用于根据当前或过去的数据进行预测。它使用从描述性和诊断性分析中总结的数据对事件的结果进行逻辑预测,以了解可能发生的情况。

使用预测分析时,重要的是要注意预测只是一种估计;预测的准确性取决于质量和详细的数据。

预测分析的业务应用包括:风险评估和欺诈检测、销售预测和营销活动优化、使用客户细分确定哪些线索最有可能转化

运营改进:预测库存和管理资源有助于改善业务运营。例如,航空公司使用预测分析来设置机票价格。

规范分析

规范性分析相应地结合了来自描述性,诊断性和预测性分析的见解,以确定采取何种行动方案来解决当前问题或做出战略性业务决策。它更强调可操作的见解,而不是数据监视。

描述性分析旨在提供对已发生事件的洞察力,而诊断分析可解释发生原因的原因,而预测性分析则有助于对可能发生的事情进行建模和预测,而描述性分析旨在确定各种选择中的正确解决方案或结果,因为参数是已知的。

规范分析的一个完美示例是人工智能(AI),因为AI系统会消耗大量数据以进行连续学习,然后使用所学的信息,数据或模式来做出明智的决策。当前,大多数大数据驱动的公司都在使用规范性分析和AI来改善决策。

大数据架构的优势

大数据架构的优势:1、可降低成本。2、帮助更快更好的做出决策。3、预测未来趋势,帮助更好的选择方向。

可用于分析的数据量每天都在增长。并且,流媒体来源比以往任何时候都多,包括来自流量传感器,运行状况传感器,业务日志和活动日志的可用数据。但是拥有数据只是成功的一半。还需要能够理解数据并及时使用它来影响关键决策。

使用大数据架构可以帮助企业节省资金并做出关键决策,其中包括:

  • 降低成本。诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据技术可以显着降低存储大量数据的成本。
  • 做出更快,更好的决策。使用大数据架构的流组件,可以实时做出决策。
  • 预测未来需求并创造新产品。大数据可以帮助评估客户需求并使用分析预测未来趋势。

什么是大数据架构

大数据架构是用于摄取和处理大量数据的总体系统。大数据架构可以为企业节省资金,并帮助预测重要趋势。

数据体系结构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统,以便根据业务目的对其进行分析。架构可以被视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。

大数据架构旨在处理以下类型的工作:

  • 大数据源的批处理。
  • 实时处理大数据。
  • 预测分析和机器学习

精心设计的大数据架构可以为企业节省资金,并帮助预测未来的趋势,以便您制定良好的业务决策。

现在的数据分析商业分析方向,偏业务,就是通过数据发现业务问题,洞察商业机会点,贯穿整个企业的各部门,通过数据产生的价值驱动企业的发展,这也是现在企业数字化转型最需要的人才。

大数据测试的工作原理

大数据测试首先从多个来源收集数据,存储在Hadoop分布式文件系统中,然后做业务逻辑检查,储存资料,最完成数据迁移。

收集数据

首先从多个来源(例如传感器,社交媒体,日志等)收集数据,然后将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。测试人员确保根据架构正确提取数据,而不会损坏数据。通过将源数据与摄取的数据进行比较来测试数据的正确性。

处理数据

收集数据后,它将检查业务逻辑是否正确实现,并通过将输入文件与输出文件进行比较来验证数据。

储存资料

测试人员通过将输出数据与仓库数据进行比较,来检查输出数据是否正确地装入了仓库。

迁移资料

在将应用程序迁移到另一台服务器时,数据迁移是必不可少的过程。在数据迁移测试中,数据从旧系统迁移到新系统,而不会丢失数据,并且停机时间极短。

什么是数据冗余

数据冗余指的是:在数据库系统中同一条数据存储在两个或更多个单独的位置。假设创建一个数据库来存储销售记录,并在每次销售的记录中输入客户地址。但是,您有多个销售给同一位客户,因此多次输入了相同的地址。重复输入的地址是冗余数据。

如何解决数据库的数据冗余

零数据冗余是不可能的也不切实际的,并且如果有一个中央主字段,许多数据库管理员认为具有一定数量的数据冗余是可以接受的。主数据是跨多个系统或应用程序使用的通用业务数据的单一来源。通常是非交易数据,例如客户列表及其联系信息。主数据可确保如果某条数据发生更改,则您只能更新一次数据,从而可以防止数据不一致。

此外,规范化过程通常用于删除冗余。规范化数据时,将组织数据库的列(属性)和表(关系),以确保数据库完整性约束正确地实施了它们的依赖关系。用于规范化数据的规则集称为规范形式,如果数据库符合第三规范形式,则该数据库被视为“规范化”,这意味着该数据库无插入,删除和更新异常。

大数据测试的优势

大数据测试可以提高数据准确性、帮助更好的决策、改进营销策略,同时可以有效提高投资回报率。通过验证数据的质量,完整性和强度来帮助摆脱数据的复杂性。

  • 数据准确性:根据Gartner的说法,“在未来五年内,数据量将增长800%,其中80%将来自非结构化数据。” 准确的数据可以帮助企业了解市场竞争,从而可以消除弱点并最大限度地发挥自己的优势。
  • 更好的决策:各种调查表明,大数据有58%的时间用于大数据决策,而29%的时间有无结构化数据将帮助企业改善决策。
  • 改进的营销策略:大数据测试可用于营销策略的规划。基于历史和人类行为收集的大量数据有助于预测改善业务的策略。
  • 更高的投资回报率:大数据测试有助于提高数据质量和客户体验,同时提高投资回报率。

大数据测试可通过验证数据的质量,完整性和强度来帮助您摆脱数据的复杂性。主动呈现时,它可以帮助您验证数据的准确性,从而基于此改进流程和操作。

数据架构有哪些特征

数据架构的特征:自动化、安全、用户驱动、高可用性、可扩展性、协同合作、AI驱动、灵活性、适应性强等特征。

1.自动化

自动化消除了遗留数据系统难以配置的麻烦。可以使用基于云的工具在数小时或数天内完成耗时数月的构建过程。如果用户希望访问不同的数据,则自动化使架构师能够快速设计管道以交付数据。当获取新数据时,数据架构师可以将其快速集成到体系结构中。为了创建一个适应性的体系结构,数据可以连续不断地流动,数据架构师可以自动执行所有操作。

2.安全

安全性内置于现代数据体系结构中,可确保根据业务定义在需要知道的基础上提供数据。好的数据架构还可以识别对数据安全的现有和新兴威胁,并确保法规遵从HIPAA和GDPR之类的法规。

3.用户驱动

过去,数据是静态的,访问受到限制。决策者不一定得到他们想要或需要的东西,而是可以得到的东西。在现代数据架构中,业务用户可以放心地定义需求,因为数据架构师可以合并数据并创建解决方案以符合业务目标的方式访问数据。

良好的数据体系结构会不断发展,以满足新的和不断变化的客户信息需求。

4.可用性高

任何数据架构都必须具有弹性、高可用性、灾难恢复和备份/恢复能力。

5.可扩展的数据管道

为了支持新兴技术,数据体系结构支持实时数据流和微批量数据突发。

6.协同合作

有效的数据体系结构建立在支持协作的数据结构上。良好的数据体系结构通过将组织各个部门的数据以及所需的外部资源组合到一个位置,以消除同一数据的竞争版本,从而消除了孤岛。在这种环境下,数据不会在业务部门之间交换或储存,而是被视为公司范围内的共享资产。

7.由AI驱动

数据架构使用机器学习和人工智能来构建保持数据流通的数据对象,表,视图和模型。智能数据架构使用机器学习(ML)和人工智能(AI)来调整,发出警报并为新情况推荐解决方案,从而将自动化提升到一个新的水平。ML和AI可以识别数据类型,识别和修复数据质量错误,为传入数据创建结构,为新的见解识别关系并推荐相关的数据集和分析。

除了以上几点当然还包括数据架构的灵活性、简单、强适应性、实时数据启用等等多样性特征。

常见的数据迁移工具有哪些

数据迁移工具有:Kettle、Paragon Drive Copy、Acronis True Image、Zinstall、sqoop等。每个数据迁移工具都有其特点,可根据需要进行选择。

Paragon Drive Copy专业版

Paragon Drive Copy是另一种解决方案(硬盘管理器)的一部分,它是一种易于使用的实用程序,可让您将数据从任何源迁移到任何目标。  

以下是Drive Copy可以执行的一些操作:

  • 创建备份并管理分区, 
  • 迁移数据(例如,将旧操作系统迁移到新PC);
  • 将您的操作系统克隆到USB闪存驱动器;
  • 将您的硬盘克隆到更大的驱动器上;
  • 将数据复制/恢复到具有不同扇区大小的HDD,依此类推。

Acronis True Image

Acronis 通过将可靠的备份解决方案与复杂的反恶意软件技术相结合,以其额外的安全性功能而闻名。 

Acronis磁盘克隆工具负责数据迁移功能:

  • 可靠的备份和恢复;
  • 从HDD轻松更改为SSD;
  • 复制,格式化,分区HDD映像;

Zinstall

Zinstall Migration Kit Pro是一个完整而直观的数据迁移程序包,可用于

  • 从外部HDD传输到SSD;
  • 无需网络连接即可传输;
  • 选择性和虚拟化传输;
  • 转移到基于Apple Mac的Windows环境。 

数据迁移有哪些阶段

数据迁移过程分为三个主要阶段:计划、迁移和迁移后。这些阶段中的每个阶段都包含其自己的步骤。

计划

  1. 确定要迁移的数据,包括数据格式,位置和敏感性
  2. 定义数据迁移过程的范围,包括需要分配的资源和实际预算
  3. 对源系统和目标系统进行高级分析
  4. 确定数据迁移过程是否会干扰正常的业务运营,并对其进行调度,以避免业务中断。

迁移

  1. 验证硬件/软件要求
  2. 确保迁移过程是自定义的,并且按预期运行
  3. 提取数据(从旧系统中提取)
  4. 数据加载(到新系统)
  5. 验证过程是否完成

迁移后   

  1. 验证转换后数据的准确性及其完整性
  2. 并行运行两个系统以确定差异和数据丢失
  3. 记录和报告
  4. 旧系统退役

PBA含金量如何

PBA认证有专业信誉。它要求从业者参加商业分析培训、拥有项目工作经验并通过商业分析原则、实践、工具和技能考试。但是它是美国认证的,在国内就不好说了。

PMI-PBA。由美国项目管理协会PMI认证,针对已具备PMI-PMPer(项目管理专业资格授证)的职业人士裁剪定制化设计。

PBA还是其他资格认证,不会考你在这方面的经验、行业实践知识、如何正确使用对应的工具、智商等,但会考你在对应领域的专业术语的理解、在各种场景中应用领域知识的能力、对方法论的理解,所以通过考试不等于你就凭此成为了一名合格的商业数据分析师,通过书本和考试只相当于学会了武功招式,通过经验+行业认知理解程度的不断加深,才能确保在这个行业领域成为合格的数据分析师,促成组织持续挖掘商业机会和解决实际的项目问题,为企业带来价值。