数据分析：它是什么、如何使用和4种基本技术

什么是数据分析？

数据分析是分析原始数据以得出有关信息结论的科学。数据分析的许多技术和过程已经被自动化为机械过程和算法，这些过程和算法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结论的科学。
• 数据分析有助于企业优化绩效、提高绩效、实现利润最大化或做出更具战略性的决策。
• 数据分析的技术和过程已经被自动化为机械过程和算法，这些过程和算法处理人类消费的原始数据。
• 数据分析的各种方法包括查看发生了什么（描述性分析）、为什么会发生什么（诊断分析）、将要发生什么（预测分析）或接下来应该做什么（规定性分析）。
• 数据分析依赖于各种软件工具，包括电子表格、数据可视化和报告工具、数据挖掘程序或开源语言，以实现最大程度的数据操作。

了解数据分析

数据分析是一个广泛的术语，包含许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以接受数据分析技术，以获得可用于改进事情的洞察力。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，使机器在接近峰值容量的情况下运行。

数据分析可以做的不仅仅是指出生产中的瓶颈。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您点击、观看或重新组织内容以获得另一个视图或另一个点击。

数据分析非常重要，因为它可以帮助企业优化绩效。将其应用到业务模型中意味着公司可以通过识别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做出更好的业务决策，帮助分析客户趋势和满意度，从而产生新的更好的产品和服务。

现代数据分析的一些早期是由于SQL。该计算语言创建于1979年，允许查询关系数据库，并更容易地分析生成的数据集。SQL在今天仍然被广泛使用。

数据分析步骤

数据分析过程涉及几个不同的步骤：

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。这可以通过各种来源实现，如计算机、在线来源、摄像机、环境来源或通过人员。
3. 一旦收集到数据，就必须对其进行组织，以便进行分析。这可能发生在电子表格或其他形式的软件上，可以获取统计数据。
4. 然后在分析之前清理数据。这意味着它被清理和检查，以确保没有重复或错误，并且它不是不完整的。这一步骤有助于在数据分析人员进行分析之前纠正任何错误。

数据分析类型

数据分析分为四种基本类型。

• 描述性分析：描述给定时间段内发生的情况。浏览次数增加了吗？这个月的销售额比去年强吗？
• 诊断分析：这更侧重于为什么会发生一些事情。这涉及更多的数据输入和一些假设。天气是否影响啤酒销售？最近的营销活动是否影响了销售？
• 预测分析：这将转移到近期可能发生的情况。上一次我们度过炎热的夏天时，销售发生了什么？有多少天气模型预测今年会是炎热的夏天？
• 规定性分析：这表明了一个行动方案。如果这五种天气模式的平均值超过58%，那么我们应该为酿酒厂增加一个晚班，并租用一个额外的水箱来增加产量。

数据分析是金融界许多质量控制系统的基础，包括广受欢迎的六西格玛计划。如果你没有正确衡量某件事情，无论是你的体重还是生产线中每百万个缺陷的数量，那么几乎不可能对其进行优化。

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，扭转局面可能很快。该行业可以收集客户数据，找出问题所在，以及如何解决问题。

医疗保健结合了大量结构化和非结构化数据的使用，并使用数据分析做出快速决策。同样，零售业使用大量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确定趋势、推荐产品和增加利润。

截至2021 12月，美国数据分析师的平均总收入略高于9.3万美元。

数据分析技术

数据分析师可以使用几种不同的分析方法和技术来处理数据和提取信息。下面列出了一些最流行的方法。

• 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到一个较小的数据集。这一策略的目标是试图发现隐藏的趋势，否则这些趋势将更难看到。
• 队列分析是将一个数据集分解为多组相似数据的过程，通常分解为客户人口统计。这允许数据分析师和其他数据分析用户进一步深入了解与特定数据子集相关的数字。
• 蒙特卡洛模拟模拟了不同结果发生的概率。这些模拟通常用于风险缓解和损失预防，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。
• 时间序列分析随时间跟踪数据，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预测。

数据分析工具

除了广泛的数学和统计方法来处理数字之外，数据分析在技术能力上也迅速发展。如今，数据分析人员拥有广泛的软件工具来帮助获取数据、存储信息、处理数据和报告结果。

• 数据分析与电子表格和Microsoft Excel的联系一直很松散。现在，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。经常使用Python等开源语言。更具体的数据分析工具（如R）可用于统计分析或图形建模。
• 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，可以通过仪表板和报告来编译信息、执行数据分析和分发结果。
• 其他工具也在涌现，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，而ApacheSpark是一个用于处理大量数据的开源平台。数据分析师现在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。

为什么数据分析很重要？

数据分析非常重要，因为它可以帮助企业优化绩效。将其应用到商业模式中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做出更好的业务决策，帮助分析客户趋势和满意度，从而产生新的更好的产品和服务。

数据分析的4种类型是什么？

数据分析分为四种基本类型。描述性分析描述了给定时期内发生的情况。诊断分析更侧重于为什么会发生一些事情。预测分析转向近期可能发生的事情。最后，规定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，扭转局面可能很快。该行业可以收集客户数据，找出问题所在，以及如何解决问题。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，数据分析可以帮助做出快速决策。同样，零售业使用大量数据来满足消费者不断变化的需求。

底线

在一个越来越依赖信息和收集统计数据的世界中，数据分析帮助个人和组织确保其数据。使用各种工具和技术，一组原始数据可以转化为信息丰富的教育见解，从而推动决策和深思熟虑的管理。