数据分析师必懂的4种常规数据分析类型

数据分析中分析师必懂的4种常规数据分析类型包括:1、描述性分析:可以分析和描述数据特征。2、预测分析:可以帮助确定未来的结果。3、诊断分析:可以诊断数据问题,减少企业损失。4、规范分析:结合了分析和见解,可以提供决策指导。

大数据分析通常情况下使用四种类型的技术:

1.描述性分析

借助描述性分析,我们可以分析和描述数据的特征。它处理信息汇总。描述性分析与视觉分析相结合,为我们提供了全面的数据结构。

在描述性分析中,我们处理过去的数据以得出结论,并以仪表板的形式呈现我们的数据。在企业中,描述性分析用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。

2.预测分析

借助预测分析,我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析,我们能够预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测。借助技术进步和机器学习,我们能够获得有关未来的预测见解。

预测分析是一个复杂的领域,需要大量数据,熟练的预测模型实现及其调整以获得准确的预测。这需要精通机器学习的熟练劳动力来开发有效的模型。

3.诊断分析

有时,企业需要对数据的性质进行批判性思考,并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题,我们需要找到可能导致模型性能不佳的异常模式。

使用诊断分析,您可以诊断通过数据显示的各种问题。企业使用此技术来减少损失并优化绩效。企业使用诊断分析的一些示例包括:

企业实施诊断分析以减少物流延迟并优化生产流程。

借助销售领域的诊断分析,可以更新营销策略,否则将削弱总收入。

4.规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解。它被称为数据分析的最终领域。规范分析使公司可以根据这些决策制定决策。它大量使用人工智能,以便于公司做出谨慎的业务决策。

诸如Facebook,Netflix,Amazon和Google之类的主要行业参与者正在使用规范分析来制定关键业务决策。此外,金融机构正在逐渐利用这种技术的力量来增加收入。

大数据分析的特征取决于不同的方面,例如体积,速度和多样性。

现在,在此,让我们一起来探索数据分析的特性,使其与传统的分析类型区别开来。

1.程序化

由于数据的规模,可能需要编写一个用于数据分析的程序,方法是使用代码来操纵它或进行任何形式的探索。

2.数据驱动

许多数据科学家依靠假设驱动的方法进行数据分析。对于适当的数据分析,还可以利用数据来促进分析。当存在大量数据时,这可能会具有很大的优势。例如,可以使用机器学习方法代替假设分析。

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3.属性用法

为了正确,准确地分析数据,它可以使用很多属性。过去,分析人员处理数据源的数百个属性或特征。借助大数据,现在有成千上万个属性和数百万个观测值。

4.迭代

由于将整个数据分解为样本,然后对样本进行分析,因此,数据分析本质上可以是迭代的。更好的计算能力使模型可以迭代,直到数据分析师满意为止。这导致开发了旨在解决分析要求和时间框架的新应用程序。

因此,数字化转型大趋势下,企业纷纷开始组建内部数字化敏捷团队,由此,数据分析人才的需求也是水涨船高,供不应求。

     

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