数据分析

什么是数据分析？

数据分析是分析原始数据以得出有关该信息的结论的科学。数据分析的许多技术和流程已被自动化为机械流程和算法，这些流程和算法可以处理原始数据以供人类消费。

了解数据分析

数据分析是一个广义的术语，包含许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以通过数据分析技术获得可用于改进事物的洞察力。数据分析技术可以揭示趋势和指标，否则这些趋势和指标会在大量信息中丢失。然后，此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，从而使机器运行更接近峰值容量。

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制定奖励计划，让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。

数据分析很重要，因为它可以帮助企业优化绩效。将其实施到业务模型中意味着公司可以通过确定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来做出更好的业务决策并帮助分析客户趋势和满意度，这可以带来新的、更好的产品和服务。

SQL

现代数据分析的一些早期阶段归功于 SQL。这种计算语言创建于 1979 年，允许查询关系数据库并更轻松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

数据分析涉及的过程涉及几个不同的步骤：

第一步是确定数据要求或数据如何分组。数据可能按年龄、人口统计、收入或性别分开。数据值可以是数字或按类别划分。
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来完成，例如计算机、在线资源、相机、环境资源或通过人员。
收集数据后，必须对其进行组织，以便对其进行分析。这可能发生在可以获取统计数据的电子表格或其他形式的软件上。
然后在分析之前清理数据。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。此步骤有助于纠正任何错误，然后再交给数据分析师进行分析。

数据分析类型

数据分析分为四种基本类型。

**描述性分析：**这描述了在给定时间段内发生的事情。浏览量增加了吗？这个月的销量比上个月强吗？
**诊断分析：**这更侧重于为什么会发生某些事情。这涉及更多样化的数据输入和一些假设。天气是否影响啤酒销售？最新的营销活动是否影响了销售？
**预测分析：**这转移到近期可能发生的事情。上次我们度过炎热的夏天时，销售情况如何？有多少天气模型预测今年夏季炎热？
规范性分析： 这表明了一个行动方案。如果根据这五个天气模型的平均值超过 58% 来衡量炎热夏季的可能性，我们应该在啤酒厂增加夜班并租用额外的水箱以增加产量。

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码计划。如果您没有正确测量某些东西——无论是你的体重还是生产线中每百万的缺陷数量——几乎不可能对其进行优化。

一些采用数据分析的行业包括旅游和酒店业，这些行业的周转速度很快。该行业可以收集客户数据并找出问题所在（如果有的话）以及如何解决这些问题。

医疗保健结合使用大量结构化和非结构化数据，并使用数据分析来做出快速决策。同样，零售业使用大量数据来满足购物者不断变化的需求。零售商收集和分析的信息可以帮助他们识别趋势、推荐产品并增加利润。

截至 2021 年 12 月，美国数据分析师的平均年薪刚刚超过 93,000 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的变化。

-因子分析需要获取一个大数据集并将其缩小为一个较小的数据集。这个策略的目的是试图发现隐藏的趋势，否则这些趋势会更难看到。

群组分析是将数据集分解为相似数据组的过程，通常分解为客户人口统计数据。这允许数据分析师和其他数据分析用户进一步深入研究与特定数据子集相关的数字。

-蒙特卡罗模拟模拟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，并且通常比其他数据分析方法具有更大的预测能力。

时间序列分析随着时间的推移跟踪数据并巩固数据点的值与数据点发生之间的关系。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

除了处理数字的广泛的数学和统计方法外，数据分析的技术能力也在迅速发展。今天，数据分析师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。

数据分析一直与电子表格和 Microsoft Excel 有着松散的联系。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。经常使用诸如 Python之类的开源语言。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发现时也有帮助。 Tableau 和 Power BI 都是数据可视化和分析工具，用于编译信息、执行数据分析以及通过仪表板和报告分发结果。

其他工具也正在出现以协助数据分析师。 SAS 是一个可以帮助进行数据挖掘的分析平台，而 Apache Spark 是一个开源平台，可用于处理大量数据。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提供的价值。

底线

在一个越来越依赖信息和收集统计数据的世界中，数据分析可以帮助个人和组织确保他们的数据。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，从而推动决策制定和周到的管理。

＃＃强调

数据分析是分析原始数据以得出有关该信息的结论的科学。
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（诊断性分析）、将要发生什么（预测性分析）或下一步应该做什么（说明性分析）。
数据分析帮助企业优化绩效、提高绩效、最大化利润或做出更具战略导向的决策。
数据分析的技术和流程已被自动化为机械流程和算法，这些流程和算法可以处理原始数据以供人类消费。
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处理。

＃＃常问问题

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。将其实施到业务模型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来做出更好的业务决策并帮助分析客户趋势和满意度，这可以带来新的、更好的产品和服务。

什么是 4 种类型的数据分析？

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事情。诊断分析更多地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，规范性分析提出了一个行动方案。

谁在使用数据分析？

数据分析已被多个行业采用，例如旅游和酒店业，这些行业的周转速度很快。该行业可以收集客户数据并找出问题所在（如果有的话）以及如何解决这些问题。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购物者不断变化的需求。