数据处理和分析的4个层次

       2013年，著名咨询公司Gartner总结提炼了一套数据分析框架。如上图所示，他们将数据分析分为四个层次，额外增加了处方分析。在诊断出业务问题后，还需要结合实际情况，给出运营策略来改进。本文首先介绍了数据处理和分析的4个层次:希望对你有所帮助。

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数据处理和分析的4个层次

第一阶段阶段是描述性分析(descriptive analytics)。

这个阶段的数据分析只是描述问题，what was happened 一般是what、where、whenandhowmuch。普通的SPCmonitoring system，trend chart是这种类型的数据分析。

第二阶段是诊断性分析（Diagnostic Analytics）。

是Descriptiveanalytics的自然延续，回答为什么问题。在这个阶段，只要应用DRILDOWN，分析相关参数(低级参数)。一般只需要解释问题的发生。

第三阶段是:预测性分析（Predictive Analytics）。

这是一种智能分析。有点人工智能的意思。一般通过多次全面分析，充分了解可能出现问题的原因。然后建立一个系统，当观察到所有INPUTS都件时，自动发出警报。提前行动，处理可能出现的问题。就难度而言，和第二阶段一样。只是PredictiveAnalyticsytics比较全面，是DiagnosticAnalytics的结果。

第四阶段是指导性分析（Prescriptive Analytics）。

这个阶段的主要特点是控制结果。在这个阶段，实时监控所有INPUTS是第一步。还需要设计一个关键的可控INPUT，并与无法控制的INPUT相结合，通过实时观察INPUTS，调整可控INPUT，从而实现OUTPUT控制。航空公司的机票价格就是一个典型的例子。

      简单的数字没有灵魂，但是数据分析可以洞察数据背后的业务规律。因此，数据分析是商业活动中的一项重要任务。通过上述四个阶段的分解，我们可以更清楚地了解自己的数据分析。为提高数据分析能力建立明确的路径。以上就是数据处理和分析的4个层次的全部内容，希望对你有所帮助。