常用数据分析方法，简单的数据分析

      一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。对于数据分析思路的培养是一个不断练习积累的过程，刚入行的小白可以先套用一些常用的数据分析方法或模型，掌握基础的分析思路。接下来就由小编为您介绍常用数据分析方法，简单的数据分析。

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常用数据分析方法

在分析方面，数据挖掘中，四种最常用的数据分析方法：描述性分析、诊断型分析、预见性分析和指令型分析。这种方法之一，被称为四维分析。

一、描述性分析：发生了什么？

这种方法最常用。这一方法为企业的数据分析人员提供了衡量重要指标和业务的方法。

比如，月度收入和亏损账单。通过这些账单，数据分析员可以获得大量的客户数据。理解客户地理信息是“描述性分析”方法之一。使用可视化工具，可以有效地增强描述性分析提供的信息。

二、诊断型分析：为何发生？

说明性数据分析的下一步是诊断型数据分析。诊断分析工具通过评估描述型数据，使数据分析员可以对其进行深入的分析，并深入其核心。

优秀的BIdashboard可以整合：读取数据，特征过滤，钻取数据，并能根据时间序列更好地分析数据。

三、预见性分析：可能发生什么？

预见性分析主要用于预测。一件事将来发生的可能性，一件事的可量化价值的预测，或者一件事发生的时间点，可以通过预测模型实现。

预报模型通常采用多种变量数据来实现预测。预测结果与数据成员多样性密切相关。

当环境不稳定时，预测可以帮助你做出更好的决策。在许多领域，预测模型也是应用的重要方法。

四、指导分析：需要做什么？

资料价值与复杂性分析的下一步是指令型分析。指导模式以分析“发生了什么”、“为什么发生”和“可能发生什么”为基础，帮助用户决定应该采取什么行动。一般来说，指令型分析并不单独使用，而是在前面所有方法都完成后，最后需要完成的分析方法举例来说，交通规划分析考虑到每条路线的距离、每条线路的运行速度、以及当前的交通控制等因素，以帮助选择最佳的回家路线。

      对于那些刚刚涉足数据挖掘分析领域的分析师来说，对于数据挖掘分析人员最重要的能力是什么，他们给出了各种各样的回答。实际上，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能把数据转换成非专业人员也能清晰理解的深刻见解。利用一定的工具帮助大家更好的了解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是非常有必要的。以上就是小编给您带来的常用数据分析方法，简单的数据分析。