數據分析：它是什麼，使用方式和4種基本技術

什麼是數據分析？

一詞數據分析是指分析原始數據以得出有關信息的科學。數據分析的許多技術和過程已經自動化為機械過程，並且演算法該作用於原始數據以供人類消費。數據分析可以由不同實體（例如企業）使用，以優化其績效並最大化其利潤。這是通過使用軟件和其他工具來收集和分析原始數據來完成的。

了解數據分析

數據分析是一個廣義術語，涵蓋了許多不同類型的數據分析。任何類型的信息都可以接受數據分析技術，以獲取可用於改進事物的見解。數據分析技術可以揭示趨勢和指標，而這些趨勢和指標本來會在信息質量中丟失。然後，這些信息可用於優化流程以提高業務或系統的整體效率。

例如，製造業公司經常為各種機器記錄運行時，停機時間和工作隊列，然後分析數據以更好地計劃工作負載，以便機器更接近峰值容量。

數據分析可以做的勝於指出瓶頸在生產中。遊戲公司使用數據分析為使大多數玩家活躍的玩家設定獎勵時間表。內容公司使用許多相同的數據分析來使您點擊，觀看或重新組織內容以獲取另一個視圖或單擊。

數據分析很重要，因為它可以幫助企業優化其性能。將其實施到業務模型中意味著公司可以通過確定更有效的業務方式來幫助降低成本。

數據分析的步驟

數據分析所涉及的過程涉及多個步驟：

1. 確定數據要求或數據分組方式。數據可能按年齡分開，人群，收入或性別。數據值可能是數值或按類別除外的。
2. 收集數據。這可以通過各種來源來完成，例如計算機，在線資源，相機，環境來源或通過人員。
3. 收集數據後，組織了數據，以進行分析。這可能發生在可以獲取統計數據的電子表格或其他形式的軟件上。
4. 在分析數據之前清理數據。這是通過擦洗並確保沒有重複或錯誤而完成的，並且並不完整。此步驟有助於糾正任何錯誤，然後將數據傳遞給要分析的數據分析儀。
   

數據分析類型

數據分析分為四種基本類型：

1. 描述性分析：這描述了在給定時間段內發生的事情。觀點數量增加了嗎？本月銷售比最後更強大嗎？
2. 診斷分析：這更多地關注了為什麼發生的事情。它涉及更多多樣化的數據輸入和一些假設。天氣會影響啤酒銷售嗎？最新的營銷活動影響了銷售嗎？
3. 預測分析：這將移至短期內可能發生的事情。我們上次度過一個炎熱的夏天的銷售發生了什麼？有多少天氣模型預測今年的炎熱夏天？
4. 規定分析：這暗示了採取行動。例如，如果炎熱的夏天的可能性是這五種天氣模型的平均值，並且平均水平超過58％，我們應該增加啤酒廠的夜班並租用額外的坦克以增加產量，以增加產量。

數據分析基於金融界的許多質量控制系統，包括廣受歡迎的六西格瑪程式.如果您不正確測量它，無論是您的體重還是生產線中的每百萬美元的數量，幾乎不可能優化某些東西。

這部門採用數據分析的使用包括旅行和酒店業，在這些行業中可以很快。該行業可以收集客戶數據，並找出問題（如果有的話）在哪裡撒謊以及如何解決問題。

醫療保健結合了大量結構化和非結構化數據的使用，並使用數據分析來快速決策。同樣，零售業使用大量數據來滿足購物者不斷變化的需求。零售商收集和分析的信息可以幫助他們確定趨勢，推薦產品並增加利潤。

數據分析技術

數據分析人員可以使用幾種分析方法和技術來處理數據並提取信息。一些最受歡迎的方法包括：

• 回歸分析：這需要分析一個或多個自變量與因變量之間的關係。自變量用於解釋因變量，顯示自變量的變化如何影響因變量。
• 因子分析：這需要採用一個具有許多變量的複雜數據集並將變量降低到少數數字。這種操作的目的是嘗試發現隱藏的趨勢，而這些趨勢本來很難看到。
• 隊列分析：這是將數據集分解為相似數據組的過程，通常是客戶人群。這使數據分析師和其他數據分析用戶可以進一步研究與特定數據子集有關的數字。
• 蒙特卡洛模擬：模擬不同結果的可能性。它們通常用於降低風險和預防損失。這些模擬包含多個值和變量，並且通常比其他數據分析方法具有更大的預測能力。
• 時間序列分析：隨著時間的推移跟踪數據，並鞏固數據點的值與數據點的發生之間的關係。這種數據分析技術通常用於發現週期性趨勢或投影財務預測。

數據分析工具

數據分析除了多種數學和統計方法處理數字外，還在技術能力上迅速發展。數據分析師具有廣泛的軟件工具，可幫助獲取數據，存儲信息，過程數據和報告結果。

數據分析一直與電子表格和Microsoft有鬆散的聯繫Excel。數據分析師還經常與原始編程語言進行交互以轉換和操縱數據庫。

數據分析師在報告或交流發現時也有幫助。 Tableau和Power BI都是數據可視化和分析工具，用於編譯信息，執行數據分析並通過儀表板和報告分發結果。

其他工具也正在出現以協助數據分析師。 SAS是一個分析平台，可以協助數據挖掘。 Apache Spark是一個用於處理大量數據的開源平台。數據分析師具有廣泛的技術能力，可以進一步增強其交付給公司的價值。

數據分析的作用

數據分析可以通過使模式聚焦在眾多行業中提高運營，效率和績效。實施這些技術可以使公司和企業具有競爭優勢。讓我們看一下數據分析的過程分為四個基本步驟。

收集數據

顧名思義，此步驟涉及從各種各樣的來源收集或收集數據和信息。然後將各種形式的信息重新創建為相同的格式，以最終可以進行分析。該過程可能需要大量時間，比任何其他步驟都要多。

數據管理

數據需要一個數據庫包含，管理和提供對信息的訪問。因此，數據分析的下一步是創建這樣的數據庫來管理信息。

雖然有些人或組織可能會將數據存儲在Microsoft Excel電子表格中，但Excel為此目的有限，並且是基本分析和計算的工具，例如金融。關係數據庫比Excel在數據存儲方面要好得多。它們允許存儲大量的數據，並允許有效訪問。關係結構允許表輕鬆使用表。結構化查詢語言以其縮寫SQL聞名，是用於從關係數據庫中使用和查詢的計算機語言。 SQL於1979年創建，允許與關係數據庫進行簡單的交互，從而使數據集被查詢，構建和分析。

統計分析

第三步是統計分析。它涉及將收集的數據和存儲數據的解釋解釋到模型中，這些模型有望揭示可用於解釋未來數據的趨勢。這是通過開源編程語言，例如Python。諸如R之類的數據分析的更具體的工具可用於統計分析或圖形建模。

數據顯示

數據分析過程的結果應分享。最後一步是格式化數據，使其他人可以訪問和理解，尤其是公司內部負責增長，分析，效率和運營的人。獲得訪問也可能對股東有益。

數據分析的重要性和用途

數據分析提供了企業成功可能性的關鍵組成部分。收集，分類，分析和呈現信息可以顯著增強和受益於社會，尤其是在預防醫療保健和犯罪等領域。但是，數據分析的用途對小型企業和初創企業的使用同樣有益

數據分析分為四種基本類型。描述性分析描述給定時期發生了什麼。診斷分析更多地關注發生某些事情的原因。預測分析轉移到了短期內可能發生的事情。最後，規定分析提出了行動。

底線

數據分析可幫助個人和組織在一個越來越依賴信息和收集統計數據的世界中確保其數據。可以使用各種工具和技術來對一組原始數字進行轉換，從而導致信息性的，教育的見解，以推動決策和周到的管理。