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数据分析常见类型有哪些?

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标签: 数据分析 数据分析常见类型
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1. 描述性分析

通过描述性分析这一手段,我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。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,并以仪表板的形式展现出来。在企业中,描述性分析多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,我们甚至可以预测未来。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,能够获得有关未来的预测性见解。

预测分析是一个复杂的领域,需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测,这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。

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,我们需要对一些分析进行诊断。

4. 规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗,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数据结论制定相关决策。

规范分析需要大量使用人工智能,以方便公司做出谨慎的业务决策,像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。

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    让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些?
    刘老师 数据分析师

    (1)优化数据收集

    数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步,确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

    定义对企业有影响的数据类型,以及分析如何增加价值。基本上,考虑客户行为,以及这将对企业的业务有何适用性,然后使用此数据进行分析。

    存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此,必须保持数据质量和分析效率。

    (2)清除垃圾数据

    垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确,冗余或不完整的客户信息,可能会对算法造成严重破坏,并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

    清洁数据至关重要,涉及丢弃不相关的数据,只保留高品质的数据,当前,为了获得完整和相关的数据,人工干预不是理想的模式,不可持续并且受主观影响,因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中,其中包括随时间推移而变化,如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响,但通过基于故障信息的业务决策,财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的,包括挪用资源,浪费时间和精力。

    解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说,重复免费,完整和准确的信息。如今,那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业,可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务,因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

    为了获得最大的数据量,企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

    (3)标准化数据集

    在大多数商业情况下,数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果,这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性,必须决定数据的标准化框架或格式,并严格遵守。

    (4)数据整合

    大多数企业如今组成不同的自治部门,因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的,因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门,因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

    为了解决这个问题,采用中央数据管理平台是必要的,整合所有部门,从而确保数据分析的准确性更高,所有部门的任何变化都可以立即访问。

    (5)数据隔离

    即使数据干净,将其组织和集成在一起,也可能是分析问题。在这种情况下,将数据分成几组是有帮助的,同时牢记分析正在尝试实现什么。这样,可以分析子群体内的趋势,这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

    数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件,但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释,可能代价昂贵,并且对企业造成损害。一个定义明确,管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

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