當(dāng)今的企業(yè)需要一切可以利用的優(yōu)勢。由于瞬息萬變的市場、經(jīng)濟(jì)的不確定性、不斷變化的政治局勢、挑剔的消費(fèi)者甚至全球流行病等障礙，如今企業(yè)犯錯的機(jī)會越來越少。希望保持業(yè)務(wù)增長的公司可以通過做出明智的決策和回答這個問題來增加成功的機(jī)會： "什么是數(shù)據(jù)分析?個人或組織如何做出決定?盡可能多地收集有用和可操作的信息，然后利用這些信息做出更明智的決策!

數(shù)據(jù)分析工作現(xiàn)已成為現(xiàn)代的增長行業(yè)之一，數(shù)據(jù)被視為市場上的 "新石油"。在這篇文章中，我們先來回答這個問題： 什么是數(shù)據(jù)分析?

一、什么是數(shù)據(jù)分析?

盡管許多團(tuán)隊(duì)、組織和專業(yè)人士都有不同的數(shù)據(jù)分析方法，但大多數(shù)都可以提煉出一個放之四海而皆準(zhǔn)的定義。數(shù)據(jù)分析是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、修改和處理，以提取可操作的相關(guān)信息，幫助企業(yè)做出明智決策的過程。這一過程通過提供有用的信息和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(通常以圖形、數(shù)字、表格和圖表的形式呈現(xiàn))，幫助降低與決策相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

在日常生活中，我們每次做決策時都可以看到數(shù)據(jù)分析的一個簡單例子，即評估過去發(fā)生了什么，或者如果我們做了這個決策會發(fā)生什么。從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)分析就是對過去或未來進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果做出決策的過程。

在有關(guān)數(shù)據(jù)分析的討論中，"大數(shù)據(jù) "一詞經(jīng)常被使用。數(shù)據(jù)分析在將大量數(shù)據(jù)處理成有用信息方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。新手?jǐn)?shù)據(jù)分析師如果想更深入地探索大數(shù)據(jù)的基本原理，就應(yīng)該回到 "什么是數(shù)據(jù) "這個基本問題上來。

二、什么是數(shù)據(jù)分析過程?

回答 "什么是數(shù)據(jù)分析 "這個問題只是第一步。現(xiàn)在我們來看看它是如何進(jìn)行的。數(shù)據(jù)分析的過程，或者說數(shù)據(jù)分析的步驟，包括收集所有信息、處理信息、探索數(shù)據(jù)以及利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模式和其他信息。數(shù)據(jù)分析過程包括

1.收集必要的數(shù)據(jù)

問問自己為什么要進(jìn)行分析，想要使用哪種數(shù)據(jù)，打算分析哪些數(shù)據(jù)。

2.收集數(shù)據(jù)

有了明確的要求，就該從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)了。數(shù)據(jù)來源可以是案例研究、調(diào)查、訪談、問卷、直接觀察和焦點(diǎn)小組。務(wù)必對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，以便分析。

3.數(shù)據(jù)清理

并非所有收集到的數(shù)據(jù)都有用，因此需要對其進(jìn)行清理。這一過程可以消除空白、重復(fù)記錄和關(guān)鍵錯誤。在提交數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。

4.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析軟件和其他工具用于幫助解釋和理解數(shù)據(jù)并得出結(jié)論。數(shù)據(jù)分析工具包括 Excel、Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和 Microsoft Power BI。

5.數(shù)據(jù)解讀

既然已經(jīng)有了結(jié)果，就需要對其進(jìn)行解讀，并根據(jù)調(diào)查結(jié)果提出最佳行動方案。

6.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是 "以人們可以閱讀和理解的方式用圖形表示信息 "的一種花哨說法。您可以使用圖表、圖形、地圖、點(diǎn)或任何其他方法。可視化可幫助您通過比較數(shù)據(jù)集和觀察數(shù)據(jù)間的關(guān)系來獲取有價(jià)值的信息。

三、數(shù)據(jù)分析類型

如今，技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)分析類型有六種。它們?nèi)缦?/p>

1.描述性分析

描述性分析包括總結(jié)和描述數(shù)據(jù)集的主要特征。它側(cè)重于以有意義的方式組織和展示數(shù)據(jù)，通常使用平均值、中位數(shù)、模式和標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)。它提供了數(shù)據(jù)概覽，并有助于確定模式或趨勢。

2.推理分析

推理分析的目的是從樣本數(shù)據(jù)中得出對更廣泛人群的推論或預(yù)測。它涉及假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間和回歸分析等統(tǒng)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用。它有助于將樣本結(jié)果推廣到更大范圍的人群。

3.探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)

探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在不預(yù)先設(shè)定假設(shè)的情況下探索和理解數(shù)據(jù)。它涉及可視化、統(tǒng)計(jì)摘要和數(shù)據(jù)剖析技術(shù)，以揭示有趣的模式、關(guān)系和特征。它有助于為進(jìn)一步分析提出假設(shè)。

4.診斷分析

診斷分析旨在了解數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系。它探索導(dǎo)致某些結(jié)果或行為的因素或變量。診斷分析通常使用回歸分析、方差分析或相關(guān)分析等技術(shù)。

5.預(yù)測分析

預(yù)測分析涉及使用歷史數(shù)據(jù)對未來結(jié)果進(jìn)行預(yù)測或預(yù)報(bào)。它使用統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和時間序列分析來識別模式并創(chuàng)建預(yù)測模型。它通常用于預(yù)測銷售、客戶行為或風(fēng)險(xiǎn)。

6.預(yù)測性分析

描述性分析超越了預(yù)測性分析，根據(jù)預(yù)測推薦行動或決策。它結(jié)合了歷史數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和業(yè)務(wù)規(guī)則，以提供可操作的見解并優(yōu)化結(jié)果。它有助于決策和資源分配。

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