大数据分析常用的四种分析

大数据分析常用的四种分析

在进行大数据分析的适合使用较多几种分析方式是:描述性分析、预测分析、诊断分析以及规范分析。通过这些分析方法可以更好的得出数据分析结果。

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。

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