数据分析：它是什么，使用方式和4种基本技术

什么是数据分析？

一词数据分析是指分析原始数据以得出有关信息的科学。数据分析的许多技术和过程已经自动化为机械过程，并且算法该作用于原始数据以供人类消费。数据分析可以由不同实体（例如企业）使用，以优化其绩效并最大化其利润。这是通过使用软件和其他工具来收集和分析原始数据来完成的。

了解数据分析

数据分析是一个广义术语，涵盖了许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以接受数据分析技术，以获取可用于改进事物的见解。数据分析技术可以揭示趋势和指标，而这些趋势和指标本来会在信息质量中丢失。然后，这些信息可用于优化流程以提高业务或系统的整体效率。

例如，制造业公司经常为各种机器记录运行时，停机时间和工作队列，然后分析数据以更好地计划工作负载，以便机器更接近峰值容量。

数据分析可以做的胜于指出瓶颈在生产中。游戏公司使用数据分析为使大多数玩家活跃的玩家设定奖励时间表。内容公司使用许多相同的数据分析来使您点击，观看或重新组织内容以获取另一个视图或单击。

数据分析很重要，因为它可以帮助企业优化其性能。将其实施到业务模型中意味着公司可以通过确定更有效的业务方式来帮助降低成本。

数据分析的步骤

数据分析所涉及的过程涉及多个步骤：

1. 确定数据要求或数据分组方式。数据可能按年龄分开，人群，收入或性别。数据值可能是数值或按类别除外的。
2. 收集数据。这可以通过各种来源来完成，例如计算机，在线资源，相机，环境来源或通过人员。
3. 收集数据后，组织了数据，以进行分析。这可能发生在可以获取统计数据的电子表格或其他形式的软件上。
4. 在分析数据之前清理数据。这是通过擦洗并确保没有重复或错误而完成的，并且并不完整。此步骤有助于纠正任何错误，然后将数据传递给要分析的数据分析仪。
   

数据分析类型

数据分析分为四种基本类型：

1. 描述性分析：这描述了在给定时间段内发生的事情。观点数量增加了吗？本月销售比最后更强大吗？
2. 诊断分析：这更多地关注了为什么发生的事情。它涉及更多多样化的数据输入和一些假设。天气会影响啤酒销售吗？最新的营销活动影响了销售吗？
3. 预测分析：这将移至短期内可能发生的事情。我们上次度过一个炎热的夏天的销售发生了什么？有多少天气模型预测今年的炎热夏天？
4. 规定分析：这暗示了采取行动。例如，如果炎热的夏天的可能性是这五种天气模型的平均值，并且平均水平超过58％，我们应该增加啤酒厂的夜班并租用额外的坦克以增加产量，以增加产量。

数据分析基于金融界的许多质量控制系统，包括广受欢迎的六西格玛程序。如果您不正确测量它，无论是您的体重还是生产线中的每百万美元的数量，几乎不可能优化某些东西。

这部门采用数据分析的使用包括旅行和酒店业，在这些行业中可以很快。该行业可以收集客户数据，并找出问题（如果有的话）在哪里撒谎以及如何解决问题。

医疗保健结合了大量结构化和非结构化数据的使用，并使用数据分析来快速决策。同样，零售业使用大量数据来满足购物者不断变化的需求。零售商收集和分析的信息可以帮助他们确定趋势，推荐产品并增加利润。

数据分析技术

数据分析人员可以使用几种分析方法和技术来处理数据并提取信息。一些最受欢迎的方法包括：

• 回归分析：这需要分析一个或多个自变量与因变量之间的关系。自变量用于解释因变量，显示自变量的变化如何影响因变量。
• 因子分析：这需要采用一个具有许多变量的复杂数据集并将变量降低到少数数字。这种操作的目的是尝试发现隐藏的趋势，而这些趋势本来很难看到。
• 队列分析：这是将数据集分解为相似数据组的过程，通常是客户人群。这使数据分析师和其他数据分析用户可以进一步研究与特定数据子集有关的数字。
• 蒙特卡洛模拟：模拟不同结果的可能性。它们通常用于降低风险和预防损失。这些模拟包含多个值和变量，并且通常比其他数据分析方法具有更大的预测能力。
• 时间序列分析：随着时间的推移跟踪数据，并巩固数据点的值与数据点的发生之间的关系。这种数据分析技术通常用于发现周期性趋势或投影财务预测。

数据分析工具

数据分析除了多种数学和统计方法处理数字外，还在技术能力上迅速发展。数据分析师具有广泛的软件工具，可帮助获取数据，存储信息，过程数据和报告结果。

数据分析一直与电子表格和Microsoft有松散的联系Excel。数据分析师还经常与原始编程语言进行交互以转换和操纵数据库。

数据分析师在报告或交流发现时也有帮助。 Tableau和Power BI都是数据可视化和分析工具，用于编译信息，执行数据分析并通过仪表板和报告分发结果。

其他工具也正在出现以协助数据分析师。 SAS是一个分析平台，可以协助数据挖掘。 Apache Spark是一个用于处理大量数据的开源平台。数据分析师具有广泛的技术能力，可以进一步增强其交付给公司的价值。

数据分析的作用

数据分析可以通过使模式聚焦在众多行业中提高运营，效率和绩效。实施这些技术可以使公司和企业具有竞争优势。让我们看一下数据分析的过程分为四个基本步骤。

收集数据

顾名思义，此步骤涉及从各种各样的来源收集或收集数据和信息。然后将各种形式的信息重新创建为相同的格式，以最终可以进行分析。该过程可能需要大量时间，比任何其他步骤都要多。

数据管理

数据需要一个数据库包含，管理和提供对信息的访问。因此，数据分析的下一步是创建这样的数据库来管理信息。

虽然有些人或组织可能会将数据存储在Microsoft Excel电子表格中，但Excel为此目的有限，并且是基本分析和计算的工具，例如金融。关系数据库比Excel在数据存储方面要好得多。它们允许存储大量的数据，并允许有效访问。关系结构允许表轻松使用表。结构化查询语言以其缩写SQL闻名，是用于从关系数据库中使用和查询的计算机语言。 SQL于1979年创建，允许与关系数据库进行简单的交互，从而使数据集被查询，构建和分析。

统计分析

第三步是统计分析。它涉及将收集的数据和存储数据的解释解释到模型中，这些模型有望揭示可用于解释未来数据的趋势。这是通过开源编程语言，例如Python。诸如R之类的数据分析的更具体的工具可用于统计分析或图形建模。

数据显示

数据分析过程的结果应分享。最后一步是格式化数据，使其他人可以访问和理解，尤其是公司内部负责增长，分析，效率和运营的人。获得访问也可能对股东有益。

数据分析的重要性和用途

数据分析提供了企业成功可能性的关键组成部分。收集，分类，分析和呈现信息可以显着增强和受益于社会，尤其是在预防医疗保健和犯罪等领域。但是，数据分析的用途对小型企业和初创企业的使用同样有益

数据分析分为四种基本类型。描述性分析描述给定时期发生了什么。诊断分析更多地关注发生某些事情的原因。预测分析转移到了短期内可能发生的事情。最后，规定分析提出了行动。

底线

数据分析可帮助个人和组织在一个越来越依赖信息和收集统计数据的世界中确保其数据。可以使用各种工具和技术来对一组原始数字进行转换，从而导致信息性的，教育的见解，以推动决策和周到的管理。