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算法,这些过程和算法处理原始数据供人类使用。...

什么是数据分析(data ****ytics)?

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。

关键要点

  • 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。

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。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:

  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。]

数据分析类型

数据分析分为四种基本类型。

  1. 描述性分析描述了在给定的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. 诊断分析更关注为什么会发生某些事情。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. 处方分析表明了一个行动过程。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。

常见问题

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,从而开发出新的更好的产品和服务。

什么是数据分析的四种类型(the four types of data ****ytics)?

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。

谁在使用数据分析?

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。

  • 发表于 2021-06-03 05:12
  • 阅读 ( 56 )
  • 分类:商业金融

你可能感兴趣的文章

数据库(database)和数据仓库(data warehouse)的区别

...数据库和数据仓库之间区别的基础是数据仓库是一种用于数据分析的数据库。数据库是存储在计算机系统上的有组织的数据集合。以表格方式存储的学校学生、教师和班级的信息就是数据库的一个例子。由于数据库支持大量数据...

  • 发布于 2020-10-23 10:28
  • 阅读 ( 233 )

数据库(database)和数据仓库(data warehouse)的区别

...执行组织的基本功能。另一方面,数据仓库是一个报告和数据分析的系统;它是商业智能的主要组成部分。它为分析查询提供了高性能。通常,管理社区使用数据仓库。 覆盖的关键领域 1.什么是数据库-定义,功能2.什么是数据...

  • 发布于 2021-06-30 17:27
  • 阅读 ( 309 )

数据挖掘(data mining)和数据仓库(data warehousing)的区别

数据挖掘和数据仓库的主要区别在于,数据挖掘是从大量数据中识别模式的过程,而数据仓库是将来自多个数据源的数据集成到一个中心位置的过程。 数据挖掘是在大型数据集中发现模式的过程。它使用各种技术,如分类、回...

  • 发布于 2021-06-30 17:39
  • 阅读 ( 525 )

主数据(master data)和交易数据(transaction data)的区别

主数据和事务数据的主要区别在于,主数据是表示与组织相关的人员、地点或事物的数据,而事务数据是主数据使用的数据。 数据对每个商业组织都很重要。数据种类繁多;主数据和事务数据是其中的两种。这两种数据类型都...

  • 发布于 2021-07-01 02:51
  • 阅读 ( 814 )

etl公司(etl)和数据仓库(data warehouse)的区别

ETL和数据仓库的主要区别在于ETL是提取、转换和加载数据以将其存储在数据仓库中的过程,而数据仓库是用于存储来自多个数据源的合并数据的中心位置。 数据仓库是一个帮助分析数据、报告和可视化数据以做出业务决策的系...

  • 发布于 2021-07-01 03:18
  • 阅读 ( 479 )

依赖的(dependent)和独立数据集市(independent data marts)的区别

从属数据集市和独立数据集市之间的主要区别在于,从属数据集市从已创建的数据仓库获取数据,而独立数据集市直接从操作源和/或外部源获取数据。 简言之,数据仓库是一个帮助分析数据、创建报表并将其可视化以做出业务...

  • 发布于 2021-07-01 03:47
  • 阅读 ( 526 )

大数据(big data)和元数据(metadata)的区别

大数据与元数据的主要区别在于,大数据是传统数据处理机制无法存储和管理的海量数据,而元数据是包含对其他数据的信息性和相关性描述的数据。 基本上,数据是一条信息。它可以是一个测量、观察的列表,也可以是对某...

  • 发布于 2021-07-01 08:17
  • 阅读 ( 553 )

数据湖(data lake)和数据仓库(data warehouse)的区别

...用程序的非关系数据。可以使用各种技术,如SQL查询、大数据分析、实时分析、机器学习等来获取业务见解。 此外,数据湖提供了多种优势。它可以从各种来源收集数据并以原始格式存储。因此,它避免了定义结构、模式和执...

  • 发布于 2021-07-01 08:18
  • 阅读 ( 507 )

数据仓库(data warehouse)和数据集市(data mart)的区别

数据仓库和数据集市之间的主要区别在于,数据仓库是一个允许数据整合、分析和报告以做出业务决策的系统,而数据集市是数据仓库的子集,集中于组织的单个功能领域。 数据仓库是一个系统,它帮助分析数据、创建报表并...

  • 发布于 2021-07-01 08:24
  • 阅读 ( 539 )

数据库(database)和数据结构(data structure)的区别

数据库和数据结构的主要区别在于,数据库是在永久存储器中存储和管理的数据集合,而数据结构是在临时存储器中高效地存储和排列数据的一种方式。 总的来说,数据是未经处理的原始事实。我们可以处理数据以产生有意义...

  • 发布于 2021-07-01 21:38
  • 阅读 ( 654 )
v4kvhhvkk
v4kvhhvkk

0 篇文章

相关推荐