什么是数据分析？研究、类型和示例

什么是数据分析？

数据分析 被定义为清理、转换和建模数据以发现对业务决策有用的信息的过程。数据分析的目的是从数据中提取有用的信息并根据数据分析做出决策。

数据分析的一个简单例子是，每当我们在日常生活中做出任何决定时，我们都会思考上次发生了什么，或者做出那个特定决定后会发生什么。这只不过是分析我们的过去或未来并在此基础上做出决定。为此，我们收集过去的记忆或对未来的梦想。所以这不过是数据分析。现在，分析师为商业目的所做的同样的事情被称为数据分析。

该 数据科学 教程中你将学到：

为什么要进行数据分析？

为了发展您的业务甚至改善您的生活，有时您需要做的就是分析！

如果您的业务没有增长，那么您必须回顾并承认自己的错误，并重新制定计划，以免重复这些错误。即使您的业务正在增长，您也必须期待业务进一步增长。您需要做的就是分析您的业务数据和业务流程。

数据分析工具

数据分析工具使用户能够更轻松地处理和操作数据，分析数据集之间的关系和相关性，还有助于识别模式和趋势以供解释。以下是完整的列表 工具 用于研究中的数据分析。

数据分析类型：技术和方法

有几个 数据分析的类型 基于业务和技术而存在的技术。然而，主要的数据分析方法有：

• 文字分析
• 统计分析
• 诊断分析
• 预测分析
• 规范性分析

文字分析

文本分析也称为数据挖掘。它是数据分析方法之一，利用数据库或 数据挖掘工具。它用于将原始数据转换为商业信息。市场上存在商业智能工具，用于制定战略性商业决策。总的来说，它提供了一种提取和检查数据、得出模式并最终解释数据的方法。

统计分析

统计分析使用仪表板形式的过去数据来显示“发生了什么？”。统计分析包括数据的收集、分析、解释、呈现和建模。它分析一组数据或一个数据样本。这种分析有两种类型—— Descript实证分析和推理分析。

Descript实证分析

分析完整数据或汇总数字数据样本。它显示连续数据的平均值和偏差，而分类数据的百分比和频率。

推理分析

分析完整数据中的样本。在这种分析中，通过选择不同的样本，可以从同一份数据中得出不同的结论。

诊断分析

诊断分析通过从统计分析中发现的洞察力找到原因，显示“为什么会发生？”。此分析有助于识别数据的行为模式。如果您的业务流程中出现新问题，那么您可以查看此分析以找到该问题的类似模式。并且它可能有机会对新问题使用类似的处方。

预测分析

预测分析使用以前的数据显示“可能发生的情况”。最简单的数据分析示例是，如果去年我根据自己的积蓄买了两件连衣裙，而今年我的工资增加了一倍，那么我就可以买四件连衣裙。但当然这并不容易，因为您必须考虑其他情况，例如今年衣服价格上涨的可能性，或者也许您不想买连衣裙，而是想买一辆新自行车，或者您需要买房子！

因此，这里的分析是根据当前或过去的数据对未来结果进行预测。预测只是一种估计。其准确性取决于您拥有的详细信息量以及您对这些信息的挖掘程度。

规范性分析

规范分析结合了所有先前分析的见解，以确定在当前问题或决策中应采取哪些行动。大多数数据驱动型公司都在使用规范分析，因为预测性和描述性分析不足以提高数据性能。根据当前情况和问题，他们分析数据并做出决策。

数据分析流程

- 数据分析流程 就是使用适当的应用程序或工具来收集信息，以便您探索数据并找到其中的规律。基于这些信息和数据，您可以做出决策，或者得出最终结论。

数据分析包括以下阶段：

• 数据需求收集
• 数据收集
• 数据清理
• 数据分析
• 资料解读
• 数据图

数据需求收集

首先，你必须思考为什么要进行数据分析？你需要找出进行数据分析的目的或目标。你必须决定要进行哪种类型的数据分析！在这个阶段，你必须决定要分析什么以及如何测量它，你必须了解你为什么要进行调查以及你必须使用什么措施来进行分析。

数据收集

收集完需求后，您将清楚地了解需要测量哪些内容以及应该得出哪些结论。现在是时候根据需求收集数据了。收集数据后，请记住必须对收集的数据进行处理或组织以进行分析。由于您从各种来源收集数据，因此必须保留一份日志，记录收集日期和数据来源。

数据清理

现在，无论收集到什么数据，可能都无用或与你的分析目标无关，因此应该清理数据。收集的数据可能包含重复记录、空格或错误。数据应该清理干净，没有错误。这个阶段必须在分析之前完成，因为基于数据清理，你的分析输出将更接近你的预期结果。

数据分析

一旦数据被收集、清理和处理，就可以进行分析了。当你处理数据时，你可能会发现你拥有了你需要的确切信息，或者你可能需要收集更多的数据。在这个阶段，你可以使用 数据分析工具 和软件将帮助您理解、解释并根据需求得出结论。

资料解读

分析完数据后，终于到了解释结果的时候了。您可以选择用简单的文字或表格或图表来表达或传达数据分析。然后使用数据分析过程的结果来决定最佳行动方案。

数据图

数据可视化在日常生活中非常常见；它们通常以图表和图形的形式出现。换句话说，数据以图形方式显示，以便人类大脑更容易理解和处理它。数据可视化通常用于发现未知的事实和趋势。通过观察关系和比较数据集，您可以找到一种方法来找出有意义的信息。

总结

• 数据分析是指对数据进行清理、转换和建模，以发现对业务决策有用的信息的过程
• 数据分析的类型包括文本、统计、诊断、预测、规范分析
• 数据分析包括数据需求收集、数据收集、数据清理、数据分析、数据解释、数据可视化