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發布時間：2023-12-08 10:02
數據分析是為了回答問題、識別趨勢和得出結論而對數據進行的檢查。在公司中使用數據分析時，通常稱為業務分析。
Microsoft Excel 和 Power BI、Google Charts、Data Wrapper、Infogram、Tableau 和 Zoho Analytics 等工具、框架和軟件可用于分析數據。它們可以幫助您從不同角度探索數據，并創建可視化圖表，以闡明您想講述的故事。
算法和機器學習也正在進入數據分析領域，可用于收集、分類和分析更大規模的數據，速度比人類更快。編寫算法是更高級的數據分析技能之一，但您并不需要深入了解編程和統計建模知識，就能從數據驅動決策中獲益。
組織中的每個決策者都需要對數據分析有基本的了解。如今，數據的獲取比以往任何時候都更加廣泛。如果在制定戰略和決策時不考慮所獲取的數據，就可能錯失重要的機遇或它們發出的警告信號。
了解四種主要的數據分析類型，從數據中獲得最佳見解。以下是您可以單獨使用或組合使用的數據分析類型的細目，以便從貴組織的數據中獲得最大收益。
1.描述性分析
描述性分析是最簡單的分析類型，是其他類型分析的基礎。 它可以從原始數據中提取趨勢，并對已經發生或正在發生的事情進行簡單描述。
描述性分析回答 "發生了什么 "的問題。
例如，假設在分析貴公司的數據時，您發現某種產品(游戲機)的銷售額隨季節而增加。 在這種情況下，描述性分析可以顯示："每年 10 月、11 月和 12 月初，這種游戲機的銷量都會增加"。
數據可視化非常適合為描述性分析提供信息，因為圖形、圖表和地圖可以清楚地顯示數據的趨勢(下降和高峰)。
2.診斷分析
診斷分析要解決的邏輯問題是："為什么會發生這種情況?
再進一步，這類分析會比較同時出現的趨勢和變化，確定變量之間的相關性，并在可能的情況下確定因果關系。
繼續前面的例子，深入研究游戲機用戶的人口統計數據，我們會發現他們的年齡在 8 到 18 歲之間。 然而，大多數客戶的年齡在 35 歲至 55 歲之間。 對客戶調查數據的分析表明，購買游戲機的主要動機之一是作為禮物送給孩子。 秋季和初冬銷售額的增長可能與送禮假期有關。
診斷分析有助于找出組織問題的根源。
3.預測分析
預測分析用于預測未來趨勢和事件，并回答 "未來會發生什么?通過分析歷史數據和行業趨勢，可以對公司未來的發展做出明智的預測。
例如，如果您知道在過去 10 年中，每年 10 月、11 月和 12 月初的視頻游戲機銷量都會增加，那么您就有足夠的數據來預測明年會出現同樣的趨勢。 根據視頻游戲行業的整體上升趨勢，這是一個合理的預測。
預測未來可以幫助企業根據可能出現的情況制定戰略。
4.規范性分析
最后，規范分析法回答了 "我們下一步該怎么做?規范性分析考慮所有可能的情景因素，并提出可操作的步驟。 這種類型的分析對于數據驅動決策特別有用。
用一個視頻游戲來完成示例：您的團隊應該如何應對冬季禮品所預期的季節性趨勢? 您可能會決定用兩個廣告進行 A/B 測試，一個針對產品的最終用戶(兒童)，另一個針對客戶(他們的父母)。這一測試的數據可以為如何進一步利用季節性增長及其預期原因提供見解。 或者，他們也可以決定在 9 月份以圣誕節為主題加大營銷力度，并將高峰期再延長一個月。
雖然人工規范性分析是可行且經濟實惠的，但機器學習算法通常用于分析大量數據并推薦最佳的下一步措施。 算法使用 "if "和 "else "語句作為分析數據的規則。 如果滿足某些條件組合，算法就會推薦特定的行動方案。 機器學習算法并不局限于這些命令，它們與數學公式一樣，都是學習算法不可分割的一部分。
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