理解数据分析

理解数据分析

什么是数据分析

为了从大量数据中获得见解而实施的一系列定量和定性方法被称为数据分析。数据分析被认为是数字经济的燃料,因为它允许公司建立客户档案并为其客户群提供定制的产品和服务。大数据应用程序的出现使企业能够经济高效地处理业务数据。大数据分析领域包括以下工具:

数据分析的类型有哪些?

描述性分析 ——一种统计分析形式,利用数据聚合和数据挖掘将原始数据转换为用户友好的形式。它帮助用户从过去的行为中获得洞察力,并预测它们对未来结果的影响。描述性分析具有介绍性和回顾性,可用于:

  • 描述统计数据,例如库存总额、每位客户的支出和销售波动;
  • 提供有关公司生产、财务和运营的见解;
  • 总结和描述企业的不同方面;
  • 减少网站流量并提高社交媒体参与度。

预测分析 ——这是一种高级分析形式,利用数据挖掘、机器学习和机器建模进行预测数据维护和欺诈检测。预测分析主要基于概率,可以帮助分析当前缺失或尚未收集的数据。它结合了以前存储在 ERP、CRM、HR 和 POS 系统中的数据来识别数据模式。

公司依赖这种形式的分析,因为它:

  • 根据可用数据为公司提供可操作的数据;
  • 估计未来结果的可能性;
  • 应用统计模型和算法来理解各种数据集之间的联系;
  • 识别销售活动和采购模式的趋势;
  • 预测来自供应链、运营和库存的投入需求;
  • 帮助产生信用评分,以确定客户未来及时支付信用的可能性;
  • 预测组织未来的行动方针。

诊断分析 ——诊断分析本质上是回顾性的,并采用数据挖掘技术来回答业务查询。这有助于确定意外结果的原因,主要涉及操作仪表板。通过分析以下数量,它在审查社交媒体活动方面发挥着重要作用:

  • 对帖子的提及;
  • 追随者;
  • 页面浏览量;
  • 评论。

规范性分析 ——在决策之前就可能的结果提供建议。它结合了可应用于数据集的工具和技术,例如:

  • 历史和交易数据;
  • 实时数据馈送;
  • 大数据。

规范性分析由以下工具和技术组成:

  • 商业规则;
  • 算法;
  • 机器学习
  • 计算建模程序。

它是一种极其复杂的数据分析形式,通常由具有规范模型知识的数据科学家执行。大公司通常利用规范性分析来:

  • 获得与日常业务过程相关的建议和指导;
  • 优化供应链中的生产、调度和库存;
  • 在合适的时间交付合适的产品,提升客户体验;
  • 根据某些规则和建议为组织规定明确的分析路径。

了解数据分析的过程

数据分析涉及多个过程,包括提取数据、分析其模式、关系和联系、对它们进行分类并从中获得结论。它利用各种类型的分析软件,利用流程和技术从数据集中提取有用信息。数据分析过程基于区分定量数据和定性数据的原则。定性数据由标识符(属性或标签)组成,并以以下形式生成:

  • 文本、文件和注释;
  • 音频和视频记录;
  • 图像和符号;
  • 采访记录。

与定性数据不同,定量数据由数字和值组成,具有统计性和非描述性。它是决定性的和可衡量的,这使得它更易于分析,通常以以下形式生成:

  • 文本;
  • 实验;
  • 调查;
  • 市场调查;
  • 指标。

数据分析的过程还涉及对结构化和非结构化数据的理解。与定量数据类似,结构化数据是高度结构化、有组织的,并且可以在关系数据库中轻松检测到。结构化数据的示例包括姓名和日期、家庭和电子邮件地址、身份证号码和交易信息。这种形式的数据通常优于非结构化数据,因为它可以由计算系统轻松处理。

生成的数据中有很大一部分属于非结构化数据。使用传统的工具和方法很难收集和处理非结构化数据。非结构化数据的示例包括电子邮件和短信、音频和视频文件、服务器和博客、卫星和监控图像以及社交媒体。

利用现代方法处理非结构化数据,例如 NoSQL 数据库

现在让我们看看组织执行数据分析过程需要遵循的五个步骤:

步骤1: 理解和阐述对数据分析的需求;

步骤2: 从内部(CRM软件、ERP系统和营销自动化工具)和外部来源(或开放数据源)收集数据;

步骤3: 对收集到的数据进行排序,以丢弃任何重复的或异常的数据以及可能使分析产生偏差的不一致性;

步骤4: 根据业务需求和资源,使用商业智能软件或数据挖掘技术分析数据;

步骤5: 解读数据分析的结果,并逐步应用解决业务问题。

数据分析对业务有什么帮助

  • 数据分析包括帮助数据分析和解决业务相关问题的编程语言
  • 帮助确定数据收集、处理和提取信息所需的方法;
  • 根据业务类型、行业和独特要求,促进数据信息更好地应用;
  • 帮助组织在问题发生之前预测问题并制定可能的解决方案;
  • 为业务提供更好的资源和观点,从而促进组织的发展。

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