數(shù)據(jù)分析是一門(mén)分析原始數(shù)據(jù)以得出信息結(jié)論的科學(xué)。許多數(shù)據(jù)分析技術(shù)和流程都已自動(dòng)化，成為機(jī)械流程和算法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，供人類(lèi)使用。

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)寬泛的術(shù)語(yǔ)，包含許多不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)分析。任何類(lèi)型的信息都可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)獲取可用于改善情況的信息。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以揭示趨勢(shì)和指標(biāo)，否則這些信息就會(huì)在大量信息中消失。這些信息可用于優(yōu)化流程，從而提高整體業(yè)務(wù)或系統(tǒng)性能。

1.了解數(shù)據(jù)分析

例如，制造公司通常會(huì)記錄各種機(jī)器的正常運(yùn)行時(shí)間、閑置時(shí)間和工作隊(duì)列，然后分析數(shù)據(jù)，更好地規(guī)劃工作量，使機(jī)器運(yùn)行更接近峰值性能。

數(shù)據(jù)分析的作用遠(yuǎn)不止識(shí)別生產(chǎn)中的瓶頸。游戲公司利用數(shù)據(jù)分析來(lái)確定玩家獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，使大多數(shù)玩家在游戲中保持活躍。內(nèi)容公司也使用許多相同的數(shù)據(jù)分析來(lái)激勵(lì)用戶點(diǎn)擊、觀看或重復(fù)使用內(nèi)容，以便進(jìn)行下一次瀏覽或點(diǎn)擊。

數(shù)據(jù)分析之所以重要，是因?yàn)樗軒椭緝?yōu)化業(yè)績(jī)。通過(guò)將數(shù)據(jù)分析融入業(yè)務(wù)模式，公司可以找出更有效的業(yè)務(wù)方式并存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，從而幫助降低成本。

2.數(shù)據(jù)分析的階段

數(shù)據(jù)分析分為幾個(gè)階段：

第一步是確定數(shù)據(jù)要求，即如何匯總數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以按年齡、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、收入或性別分類(lèi)。數(shù)據(jù)值可以是數(shù)字或分類(lèi)。

數(shù)據(jù)分析的第二階段是數(shù)據(jù)收集過(guò)程。可以通過(guò)電腦、在線資源、攝像頭、環(huán)境資源或工作人員等各種來(lái)源進(jìn)行收集。

收集到數(shù)據(jù)后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，以便進(jìn)行分析。這可以通過(guò)電子表格或其他可接受統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的軟件來(lái)完成。

然后在分析前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和檢查，以確保沒(méi)有重疊或錯(cuò)誤，也沒(méi)有不完整的數(shù)據(jù)。在將數(shù)據(jù)發(fā)送給分析師進(jìn)行分析之前，可以通過(guò)這一步驟糾正任何錯(cuò)誤。

3.數(shù)據(jù)分析類(lèi)型

數(shù)據(jù)分析有四種基本類(lèi)型：

描述性分析：描述特定時(shí)期內(nèi)發(fā)生的情況。瀏覽量增加了嗎?本月的銷(xiāo)售額比上個(gè)月高嗎?

診斷分析：更側(cè)重于事件的原因。它涉及更多輸入數(shù)據(jù)和一些猜測(cè)。天氣是否對(duì)啤酒銷(xiāo)量有影響?上次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)是否對(duì)銷(xiāo)量產(chǎn)生了影響?

預(yù)測(cè)分析：這種分析著眼于短期內(nèi)可能發(fā)生的情況。上一次炎熱夏季的銷(xiāo)售情況如何?有多少天氣模型預(yù)測(cè)今年夏天會(huì)很熱?

規(guī)定性分析：提出行動(dòng)計(jì)劃建議。如果用這五個(gè)天氣模型的平均值來(lái)衡量炎熱夏季的概率，且平均值大于 58%，那么我們就應(yīng)該在啤酒廠增加一個(gè)晚班，再雇一輛油罐車(chē)來(lái)提高產(chǎn)量、

數(shù)據(jù)分析是金融界許多質(zhì)量控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)，包括非常流行的六西格瑪計(jì)劃。如果不能正確測(cè)量，無(wú)論是重量還是生產(chǎn)線上每百萬(wàn)件產(chǎn)品的缺陷數(shù)量，幾乎不可能對(duì)任何東西進(jìn)行優(yōu)化。

采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)的行業(yè)包括旅游業(yè)和酒店業(yè)，這些行業(yè)的周轉(zhuǎn)速度很快。該行業(yè)可以收集客戶數(shù)據(jù)，確定問(wèn)題所在以及如何解決問(wèn)題。

醫(yī)療保健行業(yè)結(jié)合使用大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)分析快速做出決策。同樣，零售業(yè)也利用大數(shù)據(jù)來(lái)應(yīng)對(duì)不斷變化的客戶需求。零售商收集和分析的信息可以幫助他們識(shí)別趨勢(shì)、推薦產(chǎn)品和增加利潤(rùn)。

4.數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析師可以使用各種分析方法和技術(shù)來(lái)處理數(shù)據(jù)和提取信息。其中最常用的方法包括;

回歸分析 分析因變量之間的關(guān)系，以確定一個(gè)變量的變化如何影響另一個(gè)變量的變化。

因子分析將大數(shù)據(jù)集縮小為小數(shù)據(jù)集。這種分析的目的是找出隱藏的趨勢(shì)，否則很難發(fā)現(xiàn)這些趨勢(shì)。

隊(duì)列分析是將數(shù)據(jù)集分解成類(lèi)似數(shù)據(jù)組(通常是客戶人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù))的過(guò)程。這樣，數(shù)據(jù)分析師和其他數(shù)據(jù)分析用戶就可以更詳細(xì)地分析特定數(shù)據(jù)子集的數(shù)字。

蒙特卡羅模擬建模模擬不同結(jié)果的概率。蒙特卡羅模擬通常用于降低風(fēng)險(xiǎn)和防止損失。這些模擬包括更多的值和變量，通常比其他數(shù)據(jù)分析方法更具預(yù)測(cè)性。

時(shí)間序列分析跟蹤一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，并考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)的值與該數(shù)據(jù)點(diǎn)的出現(xiàn)之間的關(guān)系。這種數(shù)據(jù)分析方法通常用于識(shí)別周期性趨勢(shì)或財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)。

5.數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)分析已從一種技術(shù)能力迅速發(fā)展為各種數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法來(lái)分析數(shù)字。數(shù)據(jù)分析師可以使用各種軟件工具來(lái)收集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)信息、處理數(shù)據(jù)和報(bào)告結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析一直與電子表格和 Microsoft Excel 有著松散的聯(lián)系。數(shù)據(jù)分析師還經(jīng)常使用原始編程語(yǔ)言來(lái)轉(zhuǎn)換和操作數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)分析師還可以幫助創(chuàng)建報(bào)告并傳播他們的研究結(jié)果。Tableau 和 Power BI 是數(shù)據(jù)可視化和分析工具，用于收集信息、分析數(shù)據(jù)并通過(guò)儀表盤(pán)和報(bào)告?zhèn)鞑ソY(jié)果。

其他支持?jǐn)?shù)據(jù)分析師的工具也在不斷涌現(xiàn)。SAS 是一個(gè)有助于數(shù)據(jù)挖掘的分析平臺(tái)。Apache Spark 是一個(gè)開(kāi)源平臺(tái)，有助于處理大型數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)分析師擁有廣泛的技能，可以進(jìn)一步提升他們?yōu)槠髽I(yè)提供的價(jià)值。

6.數(shù)據(jù)分析的作用

數(shù)據(jù)分析可以通過(guò)識(shí)別模式來(lái)改善許多行業(yè)的運(yùn)營(yíng)、效率和生產(chǎn)力。使用這些技術(shù)可以為公司和企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這一過(guò)程包括四個(gè)主要分析步驟

a.數(shù)據(jù)挖掘

顧名思義，這一步驟涉及從各種來(lái)源 "挖掘 "或收集數(shù)據(jù)和信息。然后，以單一格式重新創(chuàng)建各種形式的信息，以便最終對(duì)其進(jìn)行分析。這一過(guò)程所需的時(shí)間可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)長(zhǎng)于其他步驟。

b.數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)、管理和提供對(duì)挖掘過(guò)程中收集的信息的訪問(wèn)，因此數(shù)據(jù)分析的下一步就是創(chuàng)建這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)管理信息。SQL 是數(shù)據(jù)分析早期常用的工具，到 2023 年仍在廣泛使用。這種計(jì)算語(yǔ)言創(chuàng)建于 1979 年，為查詢關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和分析由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集提供了便利。

c.統(tǒng)計(jì)分析

第三步是統(tǒng)計(jì)分析。它涉及將收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)解釋為一個(gè)模型，以確定可用于解釋未來(lái)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。這需要使用 Python 等開(kāi)源編程語(yǔ)言。更具體的數(shù)據(jù)分析工具，如 R，可用于統(tǒng)計(jì)分析或圖形建模。

d.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

數(shù)據(jù)分析過(guò)程的結(jié)果需要共享。最后一步是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化，以便其他人(尤其是公司內(nèi)負(fù)責(zé)增長(zhǎng)、分析、效率和運(yùn)營(yíng)的人員)可以訪問(wèn)和理解這些數(shù)據(jù)。股東也可以訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)。

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