什么是数据分析？
数据分析是分析原始数据以得出信息结论的科学。数据分析的许多技术和过程已经自动化为机械过程和算法，用于处理人类消费的原始数据。
关键要点
- 数据分析是分析原始数据以得出有关信息的结论的科学。
- 数据分析有助于企业优化绩效、提高效率、实现利润最大化，或做出更具战略指导意义的决策。
- 数据分析的技术和过程已经自动化为机械过程和算法，用于处理人类消费的原始数据。
- 数据分析的各种方法包括观察发生了什么（描述性分析）、为什么会发生什么（诊断性分析）、将要发生什么（预测性分析）或下一步应该做什么（规定性分析）。
- 数据分析依赖于各种软件工具，包括电子表格、数据可视化、报告工具、数据挖掘程序和开源语言，以实现最大的数据操作。
了解数据分析
数据分析是一个宽泛的术语，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见解。数据分析技术可以揭示趋势和指标，否则这些趋势和指标将在大量信息中丢失。然后，这些信息可以用于优化流程，以提高业务或系统的整体效率。
例如，制造公司经常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，使机器运行接近峰值容量。
数据分析可以做的远不止指出生产中的瓶颈。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让你点击、观看或重新组织内容，以获得另一个视图或另一次点击。
数据分析很重要，因为它可以帮助企业优化绩效。将其纳入商业模式意味着公司可以通过确定更有效的业务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商业决策，并帮助分析客户趋势和满意度，这可以带来新的更好的产品和服务。
数据分析步骤
数据分析过程包括几个步骤：
- 第一步是确定数据需求或如何对数据进行分组。数据可以按年龄、人口、收入或性别进行区分。数据值可以是数字或按类别划分。
- 数据分析的第二步是收集数据的过程。这可以通过各种来源完成，如计算机、在线来源、相机、环境来源或人员。
- 数据收集后必须进行组织，以便进行分析。这可以在电子表格或其他形式的可以获取统计数据的软件上进行。
- 然后在分析之前对数据进行清理。它被擦除和检查，以确保没有重复或错误，并且它不是不完整的。这一步骤有助于在将错误提交给数据分析师进行分析之前更正任何错误。
数据分析的类型
数据分析分为四种基本类型：
- 描述性分析：描述一段时间内发生的事情。浏览量增加了吗？这个月的销售额比上个月强吗？
- 诊断分析：这更侧重于为什么会发生一些事情。它涉及更多样化的数据输入和一些假设。天气影响了啤酒销售吗？最近的营销活动影响了销售吗？
- 预测分析：这涉及到近期可能发生的事情。上一次我们度过了一个炎热的夏天，销售情况如何？有多少天气模型预测今年夏天会很热？
- 规定性分析：这表明了一个行动方案。如果用这五个天气模型的平均值来衡量炎热夏季的可能性，并且平均值超过58%，我们应该在啤酒厂增加一个夜班，并租用一个额外的储罐来增加产量，
数据分析是金融界许多质量控制系统的基础，包括一直流行的六西格玛计划。如果你没有正确地测量某个东西，无论是你的体重还是生产线上每百万个缺陷的数量，都几乎不可能优化它。
采用数据分析的行业包括旅游和酒店业，这些行业的扭亏为盈可能很快。这个行业可以收集客户数据，找出问题所在（如果有的话）以及如何解决这些问题。
医疗保健结合了大量结构化和非结构化数据的使用，并使用数据分析快速做出决策。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识别趋势、推荐产品并增加利润。
数据分析技术
数据分析师可以使用多种分析方法和技术来处理数据和提取信息。一些最流行的方法包括：
- 回归分析。需要分析因变量之间的关系，以确定一个变量的变化如何影响另一个变量。
- 因子分析。需要取一个大的数据集，并将其缩小为一个较小的数据集。这种策略的目的是试图发现隐藏的趋势，否则这些趋势将更难看到。
- 队列分析。是将数据集分解为相似数据组的过程，通常是将其分解为客户人口统计。这允许数据分析师和数据分析的其他用户进一步深入研究与特定数据子集相关的数字。
- 蒙特卡罗模拟。模拟不同结果发生的概率。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，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。跟踪一段时间内的数据，并巩固数据点的值和数据点的出现之间的关系。这种数据分析技术通常用于发现周期性趋势或预测财务状况。
数据分析工具
除了广泛的数学和统计方法来处理数字外，数据分析的技术能力也在迅速发展。数据分析师拥有广泛的软件工具来帮助获取数据、存储信息、处理数据和报告发现。
数据分析一直与电子表格和Microsoft Excel有着松散的联系。数据分析师还经常与原始编程语言交互，以转换和操作数据库。
数据分析师在报告或交流调查结果时也有帮助。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。
其他工具也在出现，以帮助数据分析师。SAS是一个可以帮助数据挖掘的分析平台。Apache Spark是一个用于处理大型数据集的开源平台。数据分析师拥有广泛的技术能力，可以进一步提高他们为公司带来的价值。
数据分析的作用
数据分析可以通过关注模式来提高许多行业的运营、效率和绩效。实施这些技术可以给公司和企业带来竞争优势。该过程包括四个基本的分析步骤。
数据挖掘
顾名思义，这一步骤涉及从广泛的来源“挖掘”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，以便最终进行分析。这个过程可能需要相当长的时间，比任何其他步骤都要长。
数据管理
数据需要一个数据库来包含、管理并提供对通过挖掘收集的信息的访问。因此，数据分析的下一步是创建这样一个数据库来管理信息。SQL是数据分析早期用于此目的的常用工具，到2023年仍在广泛使用。这种计算语言创建于1979年，允许查询关系数据库，并更容易地分析生成的数据集。
统计分析
第三步是统计分析。它涉及将收集和存储的数据解释为模型，有望揭示可用于解释未来数据的趋势。这是通过Python等开源编程语言实现的。更具体的数据分析工具，如R，可以用于统计分析或图形建模。
数据展示
数据分析过程的结果是要共享的。最后一步是格式化数据，以便其他人可以访问和理解，尤其是公司中负责增长、分析、效率和运营的个人。拥有访问权限对股东也有好处。
数据分析的重要性和用途
数据分析是企业成功概率的重要组成部分。收集、整理、分析和呈现信息可以显著增强和造福社会，尤其是在医疗保健和犯罪预防等领域。但是，数据分析的使用对那些希望在隔壁业务中占据优势的小企业和初创公司同样有利，尽管规模较小，
为什么数据分析很重要？
在商业模式中实施数据分析意味着公司可以通过确定更有效的经营方式来帮助降低成本。公司还可以使用数据分析来做出更好的商业决策。
什么是四种类型的数据分析？
数据分析分为四种基本类型。描述性分析描述了一段时期内发生的事情。诊断分析更多地关注事情发生的原因。预测分析转向了近期可能发生的事情。最后，规范性分析提出了一个行动方案。
谁在使用数据分析？
数据分析已经被几个可以快速扭转局面的行业所采用，例如旅游和酒店业。医疗保健是另一个结合了大量结构化和非结构化数据使用的行业，数据分析可以帮助快速做出决策。零售业还使用大量数据来满足购物者不断变化的需求。
底线
在一个越来越依赖信息和收集统计数据的世界里，数据分析有助于个人和组织确保他们的数据。一组原始数字可以使用各种工具和技术进行转换，从而产生信息丰富、富有教育意义的见解，从而推动决策和深思熟虑的管理。
