什麼是資料分析(data ****ytics)？

資料分析是一門分析原始資料以得出有關這些資訊的結論的科學。資料分析的許多技術和過程已經自動化為機械過程和演算法，這些過程和演算法處理原始資料供人類使用。

關鍵要點

• 資料分析是一門分析原始資料以得出有關這些資訊的結論的科學。
• 資料分析的技術和過程已經自動化為機械過程和演算法，這些過程和演算法處理原始資料供人類使用。 
• 資料分析有助於企業最佳化績效。

瞭解資料分析

資料分析是一個廣泛的術語，包括許多不同型別的資料分析。任何型別的資訊都可以透過資料分析技術來獲得可用於改進的洞察力。資料分析技術可以揭示趨勢和指標，否則就會在大量資訊中丟失。然後可以使用這些資訊來最佳化流程，以提高業務或系統的整體效率。

例如，**公司通常會記錄各種機器的執行時間、停機時間和工作佇列，然後分析資料以更好地規劃工作負載，從而使機器執行更接近峰值容量。

資料分析不僅僅能指出生產中的瓶頸。遊戲公司使用資料分析為玩家設定獎勵計劃，使大多數玩家在遊戲中保持活躍。內容公司使用許多相同的資料分析來保持您的點選、觀看或重新組織內容以獲得另一個檢視或另一個點選。

資料分析很重要，因為它可以幫助企業最佳化績效。在商業模式中實施it意味著公司可以透過確定更有效的商業方式和儲存大量資料來幫助降低成本。公司還可以使用資料分析來做出更好的業務決策，幫助分析客戶趨勢和滿意度，從而開發出新的更好的產品和服務。

資料分析涉及的過程包括幾個不同的步驟：

1. 第一步是確定資料需求或資料分組方式。資料可以按年齡、人口、收入或性別分開。資料值可以是數字或按類別劃分。
2. 資料分析的第二步是收集資料的過程。這可以透過計算機、線上資源、攝像頭、環境資源或人員等多種來源來實現。
3. 一旦收集到資料，就必須對其進行組織，以便對其進行分析。組織可以透過電子錶格或其他形式的軟體來獲取統計資料。
4. 然後在分析之前對資料進行清理。這意味著它被擦洗和檢查，以確保沒有重覆或錯誤，並且它不是不完整的。這一步有助於在資料分析員繼續分析之前糾正任何錯誤。

[重要提示：資料分析側重於根據分析師已經知道的資訊得出結論。]

資料分析型別

資料分析分為四種基本型別。

1. 描述性分析描述了在給定的時間段內發生的事情。觀看次數增加了嗎？這個月的銷售比上個月強嗎？
2. 診斷分析更關註為什麼會發生某些事情。這需要更多樣化的資料輸入和一些假設。天氣影響啤酒銷售了嗎？最近的那次營銷活動影響了銷售嗎？
3. 預測分析轉向近期可能發生的事情。上一次我們有一個炎熱的夏天，銷售情況如何？有多少天氣模型預測今年夏天會很熱？
4. 處方分析表明瞭一個行動過程。如果用這五種天氣模式的平均值來衡量夏季炎熱的可能性在58%以上，我們就應該在釀酒廠增加一個晚班，另外租一個水箱來增加產量。

資料分析是金融界許多質量控制體系的基礎，包括一直流行的六西格瑪計劃。如果你沒有正確地測量某件東西，不管是你的重量還是生產線中百萬分之幾的缺陷，那麼要最佳化它幾乎是不可能的。

一些採用了資料分析的行業包括旅遊和酒店業，在這些行業，轉機可能很快。這個行業可以收集客戶資料，找出問題所在（如果有的話）以及如何解決。

醫療保健結合使用大量結構化和非結構化資料，並使用資料分析快速做出決策。同樣，零售業使用大量的資料來滿足消費者不斷變化的需求。零售商收集和分析的資訊可以幫助他們識別趨勢，推薦產品，增加利潤。

常見問題

為什麼資料分析很重要？

資料分析很重要，因為它可以幫助企業最佳化績效。在商業模式中實施it意味著公司可以透過確定更有效的商業方式和儲存大量資料來幫助降低成本。公司還可以使用資料分析來做出更好的業務決策，幫助分析客戶趨勢和滿意度，從而開發出新的更好的產品和服務。

什麼是資料分析的四種型別(the four types of data ****ytics)？

資料分析分為四種基本型別。描述性分析描述了在給定的時間段內發生的事情。診斷分析更關註為什麼會發生某些事情。預測分析轉向近期可能發生的事情。最後，規範性分析建議採取行動。

誰在使用資料分析？

資料分析已被多個行業採用，如旅遊和酒店業，在這些行業中，轉機可能很快。這個行業可以收集客戶資料，找出問題所在（如果有的話）以及如何解決。醫療保健是另一個結合使用大量結構化和非結構化資料的行業，資料分析有助於快速決策。同樣，零售業使用大量的資料來滿足消費者不斷變化的需求。零售商收集和分析的資訊可以幫助他們識別趨勢，推薦產品，增加利潤。