描述性分析是一种统计解释，用于分析历史数据，以确定模式和关系。描述性分析试图描述一个事件、现象或结果。它有助于了解过去发生的事情，并为企业跟踪趋势提供完美的基础。
描述性分析就是在数据中寻找意义。数据需要上下文：分析提供了在何时何地将数据转化为可衡量的模式。
作为数据分析的一种形式，描述性分析是数据分析的四种关键类型之一。其他是诊断分析、预测分析和规定分析。
四种类型的分析如何协同工作
从一般意义上讲，分析就是发现数据中的模式，并将这些趋势传达给各个利益相关者。在处理丰富的记录数据时，分析使用统计、编程和运营研究来验证数据性能。分析有四种基本类型——描述性、诊断性、预测性和规定性。
组织通常将描述性分析和其他形式结合起来，以更全面地了解公司的业绩。描述性分析总结和解释历史数据，而其他分析论文则研究趋势和未来结果背后的原因。除了人类驱动的分析之外，这个过程还可能利用机器学习自动发现数据中的模式和连接。
诊断分析检查事情为什么会以这种方式发生，诊断问题或根本原因。它试图确定描述性分析之前可能发现的趋势和异常的原因。诊断分析可以通过数据挖掘和关联等方法来实现这一点。
顾名思义，预测分析使用历史数据进行预测。它提供了对特定未来结果的概率和可能影响的预测。这使组织的管理层能够以积极主动、数据支持的方式进行决策。公司还可以利用预测分析来了解问题可能产生的影响。
最后，规定性分析利用描述性、诊断性和预测性分析的结果，为企业提供建议，以确保良好的潜在结果。
描述性分析提供了什么信息？
描述性分析可以应用于企业的各种日常运营活动。库存报告、各种工作流程、销售数据和收入统计数据都基于描述性分析。这些报告共同为一家公司提供了其运营的历史概览。可以收集此类语句中的数据，作为创建各种业务相关函数的特定快照的基础。
社会分析是创建此类快照的描述性分析的一个例子。对于社交媒体上发布的每一篇帖子，都可以对页面的关注者、帖子获得的点赞、互动评论、页面浏览量和可用响应时间进行分析。所有这些因素都确定了页面对目标受众的影响，并且在汇总时，将重点关注任何差距或需要改进的领域。它有助于更好地理解消费者的态度。
然而，必须理解的是，描述性分析只确定模式，而不会超越表面数据分析。他们不会做出推论或做出预测。虽然年度收入销售报告可能显示企业今年盈利，但管理层需要其他方法将其与前几年的账目进行比较，以了解该利润是高于还是低于前几年。这样的比较将有助于组织得出一个趋势。
描述性分析是如何工作的？
为了使描述性分析发挥作用，组织首先需要创建一组衡量业务绩效和业务目标的指标。例如，制造业企业可能会出现原材料价格同比变化或月度收入增长指标。科技公司可能会检查他们每月增加了多少用户，或者他们创建了多少技术升级。有了必要的衡量标准，就必须收集相关数据。然后必须对其进行管理、清理，并为下一步数据分析做好准备。
描述性分析的历史数据收集使用两种主要技术——数据聚合和数据挖掘。公司通过数据聚合将数据收集并组织到可管理的数据集中。收集的数据使用各种工具和方法进行分析，如汇总统计或模式跟踪。分析师利用这些数据来研究数据，发现模式，进而发现性能。
公司如何使用描述性分析的示例：
- 描述性分析的一些结果包括创建与销售、收入和工作流程相关的广泛报告，包括库存报告
- 基于多种指标，从各种平台深入了解社交媒体的使用及其参与度
- 已结束的事件摘要，如营销活动、运营数据、与销售相关的可衡量指标
- 调查结果整理
- 关于总体趋势的报告
这种形式的分析对于评估学习者的数据以从培训计划中创造更好的结果非常宝贵。
例如，当多国董事会举行数字会议时，描述性分析可以确定有多少成员是讨论的积极参与者、互动水平以及有多少成员被发布在讨论论坛上。另一个例子是报告财务指标，如定价的同比变化、月度销售额增长（或下降）数字和订户收入。这些数据基于固定业务期间内发生的情况。
如何将描述性分析应用于组织
理解描述性分析的基本原理似乎很简单，但在现实生活中应用它可能很有挑战性。组织需要遵循以下几个步骤才能将描述性分析应用于其业务。
确定相关指标
首先，组织需要知道要创建的度量。这些指标应该反映公司或组织每个部门的主要业务目标。管理层可能希望从季度角度看待增长，或者可能需要跟踪未付款项以了解延迟情况。识别各种数据度量是第一步。
如果这一步骤没有经过一些考虑就完成了，那么结果将毫无帮助。组织需要了解什么是可衡量的，如何收集适当的数据，以及它是否适用。
营销和销售部门就是一个例子；销售代表将跟踪每月的销售收入。会计会想检查财务指标，如毛利率。
确定支持这些指标的数据
下一步是找到支持所需指标所需的数据。这些数据可以在一些组织的多个siloe和文件中找到。如果一个组织已经使用企业资源规划（ERP）系统，那么所需的大部分数据可能已经在公司内部。确定所需的任何外部来源，特别是与行业基准、非公司数据库、电子商务网站和许多社交媒体网站相关的来源。
数据提取和准备
如果一个组织跨多个数据源工作，则需要提取数据、合并数据，并为分析做好准备，以确保一致性。这是一个旷日持久的过程，但对准确性至关重要。数据清理是去除冗余和错误，并以适合分析的格式创建数据的一部分。
数据分析
有几种工具可用于提供描述性分析。这些可以从基本的电子表格到各种更复杂的商业智能（BI）软件。这些可以是基于云的、现场的。这些程序使用各种算法来创建对所提供数据的准确摘要和见解。
数据展示
描述性分析的最后一个方面是呈现数据。这通常是使用可视化技术来完成的，通过引人注目和令人兴奋的演示形式，让用户可以访问数据以理解。条形图、饼图和折线图等选项显示信息。虽然这样一个视觉上吸引人的演示是一些部门喜欢他们的知识的方式，但金融专业人士可能会选择表格和数字中的数据。应为最终用户提供便利。
描述性分析的好处
描述性分析有几个好处。
简单分析
描述性分析不需要统计学方法或分析方面的专业知识或经验。
许多可用工具
许多应用程序将此功能作为一种即插即用的分析形式。
它回答了最常见的业务绩效问题
大多数利益相关者和销售人员都希望简单回答基本问题，如“我们过得怎么样？”或“为什么销售额下降？”描述性分析提供了有效回答这些问题的数据。
描述性分析面临的挑战
与任何其他工具一样，描述性分析也并非没有问题。对于想要使用描述性分析的组织来说，有三个重大挑战。
它是一个没有洞察力的生硬工具
描述性分析考察了少数变量之间的关系，仅此而已。它简单地描述了正在发生的事情。组织必须确保用户了解描述性分析将提供什么。
它告诉一个组织什么，而不是为什么
描述性分析报告事件发生的情况，而不是事件发生的原因或接下来可能发生的事情。组织将需要完全运行完整的分析套件来掌握情况。
可以测量错误的东西
如果使用了不正确的度量，则分析是无用的。组织必须分析他们想要衡量的内容以及原因。必须将思想融入这一过程，并与当前数据所能提供的结果相匹配。
数据质量差
虽然可以收集大量的数据，但如果没有帮助或充满错误，就不会产生准确的结果。在组织决定了所需的指标后，必须对数据进行检查，以确保它能够提供这些信息。一旦确定它将提供相关信息，就必须彻底清理数据。必须解决错误数据、重复数据和丢失的数据字段。
未来数据分析中的描述性分析
从销售和财务到改善供应链，企业越来越成为数据驱动型企业，使用描述性分析的结果进行优化或商业实践。未来的预测是，数据分析将脱离预测分析，转向规范分析。
数据分析的理想用途是描述已经发生的事情，并准确预测未来。以GPS导航系统为例。描述性分析评估以前的交付路线、所用时间和燃料使用情况。然而，它没有预测未来最快的路线、提高速度的方法或如何减少燃料使用。
为此，组织需要使用预测分析。比简单的描述性分析更进一步，将为组织提供最佳的交付方向。使用规范性分析可以帮助比较多条旅行路线，并为驾驶员、道路或一天中的时间提出最佳路线。
描述性分析是企业用来理解其收集的大量历史数据含义的基本技术。这是一种有助于监控趋势和性能的技术，同时跟踪关键性能指标和您缩小范围的任何其他指标。然而，这是一个简单的工具，应该被视为过程中的一个步骤，而不是最终目标。为了获得最佳结果，组织必须在预测、诊断和规定分析的同时使用描述性分析，以获得更深刻的见解、准确的预测，以及如何改进结果。
