當今的企業需要一切可以利用的優勢。由于瞬息萬變的市場、經濟的不確定性、不斷變化的政治局勢、挑剔的消費者甚至全球流行病等障礙，如今企業犯錯的機會越來越少。希望保持業務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會： "什么是數據分析?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!

數據分析工作現已成為現代的增長行業之一，數據被視為市場上的 "新石油"。在這篇文章中，我們先來回答這個問題： 什么是數據分析?

一、什么是數據分析?

盡管許多團隊、組織和專業人士都有不同的數據分析方法，但大多數都可以提煉出一個放之四海而皆準的定義。數據分析是對原始數據進行清理、修改和處理，以提取可操作的相關信息，幫助企業做出明智決策的過程。這一過程通過提供有用的信息和統計數據(通常以圖形、數字、表格和圖表的形式呈現)，幫助降低與決策相關的風險。

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

在有關數據分析的討論中，"大數據 "一詞經常被使用。數據分析在將大量數據處理成有用信息方面發揮著關鍵作用。新手數據分析師如果想更深入地探索大數據的基本原理，就應該回到 "什么是數據 "這個基本問題上來。

二、什么是數據分析過程?

回答 "什么是數據分析 "這個問題只是第一步。現在我們來看看它是如何進行的。數據分析的過程，或者說數據分析的步驟，包括收集所有信息、處理信息、探索數據以及利用數據發現模式和其他信息。數據分析過程包括

1.收集必要的數據

問問自己為什么要進行分析，想要使用哪種數據，打算分析哪些數據。

2.收集數據

有了明確的要求，就該從數據源收集數據了。數據來源可以是案例研究、調查、訪談、問卷、直接觀察和焦點小組。務必對收集到的數據進行整理，以便分析。

3.數據清理

并非所有收集到的數據都有用，因此需要對其進行清理。這一過程可以消除空白、重復記錄和關鍵錯誤。在提交數據進行分析之前，必須進行數據清理。

4.數據分析

數據分析軟件和其他工具用于幫助解釋和理解數據并得出結論。數據分析工具包括 Excel、Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和 Microsoft Power BI。

5.數據解讀

既然已經有了結果，就需要對其進行解讀，并根據調查結果提出最佳行動方案。

6.數據可視化

數據可視化是 "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、點或任何其他方法。可視化可幫助您通過比較數據集和觀察數據間的關系來獲取有價值的信息。

三、數據分析類型

如今，技術和商業領域常用的數據分析類型有六種。它們如下

1.描述性分析

描述性分析包括總結和描述數據集的主要特征。它側重于以有意義的方式組織和展示數據，通常使用平均值、中位數、模式和標準差等指標。它提供了數據概覽，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據中得出對更廣泛人群的推論或預測。它涉及假設檢驗、置信區間和回歸分析等統計技術的應用。它有助于將樣本結果推廣到更大范圍的人群。

3.探索性數據分析(EDA)

探索性數據分析側重于在不預先設定假設的情況下探索和理解數據。它涉及可視化、統計摘要和數據剖析技術，以揭示有趣的模式、關系和特征。它有助于為進一步分析提出假設。

4.診斷分析

診斷分析旨在了解數據中的因果關系。它探索導致某些結果或行為的因素或變量。診斷分析通常使用回歸分析、方差分析或相關分析等技術。

5.預測分析

預測分析涉及使用歷史數據對未來結果進行預測或預報。它使用統計建模技術、機器學習算法和時間序列分析來識別模式并創建預測模型。它通常用于預測銷售、客戶行為或風險。

6.預測性分析

描述性分析超越了預測性分析，根據預測推薦行動或決策。它結合了歷史數據、優化算法和業務規則，以提供可操作的見解并優化結果。它有助于決策和資源分配。

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