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算法,这些过程和算法处理原始数据供人类使用。
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。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。
例如,**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。
数据分析不仅仅能指出生产中的瓶颈。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,从而开发出新的更好的产品和服务。
数据分析涉及的过程包括几个不同的步骤:
[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。]
数据分析分为四种基本类型。
数据分析是金融界许多质量控制体系的基础,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。
一些采用了数据分析的行业包括旅游和酒店业,在这些行业,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,增加利润。
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,从而开发出新的更好的产品和服务。
数据分析分为四种基本类型。描述性分析描述了在给定的时间段内发生的事情。诊断分析更关注为什么会发生某些事情。预测分析转向近期可能发生的事情。最后,规范性分析建议采取行动。
数据分析已被多个行业采用,如旅游和酒店业,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。医疗保健是另一个结合使用大量结构化和非结构化数据的行业,数据分析有助于快速决策。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,增加利润。
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