什么是数据分析，数据分析的类型

     大数据分析就像一个行业或市场中的一双看不见的眼睛，能为我们进行优化和改进工作提供重要依据。一系列旨在从大量数据中获取洞察力的定量和定性方法都被称为数据分析。数据分析被视为数字经济的推动力，因为它使企业能够建立客户档案，并为客户提供定制的产品和服务。接下来让小编为您介绍什么是数据分析，数据分析的类型。

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                                                    什么是数据分析

1、什么是数据分析

     数据分析涉及到许多过程，包括数据的提取、模式的分析、关联、分类以及得出结论等。该系统采用各种分析软件，通过流程和技术从数据集中提取有用信息。资料分析过程是以区分定量与定性数据为基础的。质量数据包括标识符(属性或标签)，其生成形式如文字，文档，注解；音像录音；形象与符号；访谈记录等

     定量数据不同于定性数据，它是由数字和数值构成的，它是统计和非描述的。确定性和可测量性使其更容易分析，通常生成文字、试验、研究、营销研究、指标。

      数据分析的过程也包括理解结构性资料和非结构性资料。和数量数据类似，结构化数据具有高度结构化、组织严密、可在关系数据库中容易检测到。姓名和日期、住所、电子邮件地址、身份证号码、交易信息等结构化数据。这类数据一般要优于非结构化数据，因为计算系统很容易处理。

     使用传统的工具和方法，收集和处理非结构化数据有困难，所得到的大部分数据都是非结构化数据。诸如电子邮件和短信、音频和视频文件、服务器和博客、卫星和监视图像以及社会媒体等都是非结构化数据。

2、数据分析的类型

*描述性分析

把过去的数据汇总成一种便于人们阅读的形式。它可以帮助生成公司收入、利润、销售等报表。另外，它还有助于建立社会媒体的指标。

使用案例：陶氏化学公司对过去的数据进行分析，以提高办公室和实验室的设备利用率。通过描述性分析，陶氏确定了未充分利用的空间。这一空间整合每年帮助公司节省近四百万美元。

*诊断分析

这是为了首先理解引起问题的原因。例如向下钻取、数据挖掘和数据恢复等技术就是例子。企业使用诊断分析是因为他们为特定问题提供了深入的洞察力。

使用案例：一家电子商务公司的报告显示，尽管客户把产品加入了购物车，但其销售却有所下降。出现这种情况的原因多种多样，如表单加载不正确、运费过高，或者支付方式不足。在这里，你可以使用诊断分析来找出原因。

*预测分析

这类分析通过回顾历史数据和当前数据预测未来。预报分析利用数据挖掘，人工智能和机器学习来分析当前的数据，预测未来。用来预测客户趋势，市场趋势等。

使用案例：PayPal决定了他们必须采取何种防范措施，以保护其客户免遭欺诈交易。经过预测分析，该公司利用所有的历史支付数据和用户行为数据，建立了一个预测欺诈活动的算法。

*规范性分析

这类分析规定了解决特定问题的办法。视角分析适用于描述分析和预测分析。大部分时间是依靠人工智能和机器学习。

使用案例：规范分析可以用来最大限度地实现盈利。这类分析用来建立一个算法，自动地根据众多因素，包括客户需求、天气、目的地、假期和油价等。

     大数据应用、数据分析的出现，使得企业可以经济有效地处理业务数据。了解学习数据分析相关知识是目前就业环境的大势所趋，若要做好数据分析，就得坚持每天对各个推广平台的数据进行汇总，把能直接反馈KPI的指标取出来；有针对性的去针对这些数据做优化和推广。以上就是小编为您带来的什么是数据分析，数据分析的类型。