數據分析幫助人們從客觀的、可量化的角度來看待問題，從而做出更加明智的決策，減少主觀性和偏見的影響。當留學生學習這方面的課程的時候，經常會因為龐大的數據信息而不知道如何下手分析。這篇文章為大家帶來杜克大學數據分析課程學習技巧。

一、描述性分析、預測性分析和規范性分析

商業分析是企業使用統計方法和技術分析數據，以獲得洞察力并改進戰略決策的過程。

企業用于推動決策制定的分析有三種類型：描述性分析，告訴我們已經發生了什么;預測性分析，告訴我們可能會發生什么;最后是規范性分析，告訴我們未來應該發生什么。

雖然每種方法單獨使用時都很有用，但如果同時使用，它們就會變得特別強大。

1、描述性分析

描述性分析是使用數據聚合和數據挖掘這兩種關鍵方法對歷史數據進行分析，用于發現趨勢和模式。描述性分析不是用來推斷或預測未來，而是用來描述過去發生的事情。

描述性分析通常使用線形圖、條形圖和餅形圖等可視化數據表示方式來顯示，雖然它們本身能提供有用的見解，但通常也是未來分析的基礎。由于描述性分析使用的是相當簡單的分析技術，因此任何分析結果都應易于為更廣泛的業務受眾所理解。

因此，描述性分析是許多企業日常報告的核心內容。年度收入報告以及庫存、倉儲和銷售數據等其他報告都是描述性分析的典型例子，這些數據可以很容易地匯總起來，提供公司運營的清晰快照。另一個廣泛使用的例子是社交媒體和谷歌分析工具，它們根據點擊和點贊等事件的簡單計數對某些分組進行匯總。

盡管描述性數據有助于快速發現趨勢和模式，但這種分析也有其局限性。孤立地看，描述性分析可能無法提供全貌。要想獲得更多洞察力，您需要深入研究。

2.預測分析

預測分析是一種更先進的數據分析方法，它使用概率來評估未來可能發生的情況。與描述性分析一樣，預測性分析也使用數據挖掘，但它也使用統計建模和機器學習技術，根據歷史數據確定未來結果的可能性。為了進行預測，機器學習算法會利用現有數據，并嘗試用最佳猜測來填補缺失的數據。

然后，這些預測可用于解決問題和確定增長機會。例如，企業通過尋找犯罪行為的模式來使用預測分析防止欺詐，通過發現交叉銷售的機會來優化營銷活動，以及通過使用過去的行為來預測哪些客戶最有可能拖欠付款以降低風險。

預測分析的另一個分支是深度學習，它模仿人類的決策過程，做出更復雜的預測。例如，通過使用多層次的社會和環境分析，深度學習正被用于更準確地預測信用評分;在醫療領域，它正被用于對核磁共振掃描和 X 光片等數字醫療圖像進行分類，為醫生診斷病人提供自動預測。

3.描述性分析

預測性分析向公司展示其潛在行動的原始結果，而規范性分析則向公司展示哪種選擇是最好的。

規范性分析領域大量借鑒了數學和計算機科學，使用了各種統計方法。

盡管與描述性分析和預測性分析密切相關，但描述性分析強調的是可操作的洞察力，而不是數據監控。這是通過從一系列描述性和預測性來源收集數據并將其應用于決策過程來實現的。然后，算法會創建和重新創建可能的決策模式，從而以不同的方式影響組織。

描述性分析之所以特別有價值，是因為它能夠根據不同的未來情景來衡量決策的影響，然后推薦實現公司目標的最佳行動方案。

使用描述性分析的商業利益是巨大的。它使團隊能夠在做出決策前查看最佳行動方案，從而節省時間和金錢，同時實現最佳結果。

能夠利用描述性分析功能的企業正在以各種方式使用它們。例如，規范性分析使醫療決策者能夠為患者和醫療服務提供者推薦最佳行動方案，從而優化業務成果。它們還能讓金融公司知道如何降低產品成本，以吸引新客戶，同時保持高利潤。

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