数据分析定义 编辑

什么是数据分析？

数据分析是一门分析原始数据以得出有关这些信息的结论的科学。数据分析的许多技术和过程已经自动化为机械过程和过程算法 为人类消费提供原始数据。

数据分析技术可以揭示趋势和指标，否则就会在大量信息中丢失。然后可以使用这些信息来优化流程，以提高业务或系统的整体效率。

了解数据分析

数据分析是一个广泛的术语，包括许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以通过数据分析技术来获得可用于改进的洞察力。

例如，制造业 公司通常会记录各种机器的运行时间、停机时间和工作队列，然后分析数据以更好地规划工作负载，从而使机器运行更接近峰值容量。

数据分析能做的远不止指出瓶颈 在生产中。游戏公司使用数据分析为玩家设置奖励计划，使大多数玩家在游戏中保持活跃。内容公司使用许多相同的数据分析来保持您的点击、观看或重新组织内容以获得另一个视图或另一个点击。

数据分析涉及的过程包括几个不同的步骤：

1. 第一步是确定数据需求或数据分组方式。数据可以按年龄、人口、收入或性别分开。数据值可以是数字或按类别划分。
2. 数据分析的第二步是收集数据的过程。这可以通过计算机、在线资源、摄像头、环境资源或人员等多种来源来实现。
3. 一旦收集到数据，就必须对其进行组织，以便对其进行分析。组织可以通过电子表格或其他形式的软件来获取统计数据。
4. 然后在分析之前对数据进行清理。这意味着它被擦洗和检查，以确保没有重复或错误，并且它不是不完整的。这一步有助于在数据分析员继续分析之前纠正任何错误。

[重要提示：数据分析侧重于根据分析师已经知道的信息得出结论。]

关键要点

• 数据分析是分析原始数据的科学以便对这些信息做出结论。
• 数据分析的技术和过程已经自动化为机械过程和算法，这些过程和算法处理原始数据供人类使用。
• 数据分析有助于企业优化绩效。

为什么数据分析很重要

数据分析很重要，因为它可以帮助企业优化绩效。在商业模式中实施it意味着公司可以通过确定更有效的商业方式和存储大量数据来帮助降低成本。

公司还可以使用数据分析来做出更好的业务决策，帮助分析客户趋势和满意度，从而产生新的更好的产品和服务；

数据分析类型

数据分析分为四种基本类型。

1. 描述性分析描述在给定时间段内发生的事情。观看次数增加了吗？这个月的销售比上个月强吗？
2. 诊断分析更关注事情发生的原因。这需要更多样化的数据输入和一些假设。天气影响啤酒销售了吗？最近的那次营销活动影响了销售吗？
3. 预测分析转向近期可能发生的事情。上一次我们有一个炎热的夏天，销售情况如何？有多少天气模型预测今年夏天会很热？
4. 规范分析建议采取行动。如果用这五种天气模式的平均值来衡量夏季炎热的可能性在58%以上，我们就应该在酿酒厂增加一个晚班，另外租一个水箱来增加产量。

数据分析支撑着金融界的许多质量控制系统，包括曾经流行的六西格玛 程序。如果你没有正确地测量某件东西，不管是你的重量还是生产线中百万分之几的缺陷，那么要优化它几乎是不可能的。

特别注意事项：谁在使用数据分析？ 

一些部门 采用数据分析的行业包括旅游业和酒店业，在这些行业中，转机可能很快。这个行业可以收集客户数据，找出问题所在（如果有的话）以及如何解决。

医疗保健结合使用大量结构化和非结构化数据，并使用数据分析快速做出决策。同样，零售业使用大量的数据来满足消费者不断变化的需求。零售商收集和分析的信息可以帮助他们识别趋势、推荐产品和增加利润；