数据分析的必要

经过计算和分析的决策使我们的生活和工作都受益匪浅。如果您觉得自己的业务停滞不前，则必须回顾自己的错误，从错误中学习(分析)，并计划更好地避免这些错误。即使您的业务蒸蒸日上，您也必须确保其进一步发展。为此，您要做的就是分析您的业务数据和业务功能。

数据分析技术与方法

数据分析技术因企业而异。但是，这里是基本的分析技术：

文本分析–也称为数据挖掘，文本分析是使用数据挖掘工具在大型数据集中发现模式的一种方法。此过程将原始数据转换为业务信息，然后将其传达给组织的关键决策者，例如董事会和利益相关者。通过市场上存在的商业智能工具，此方法提供了一种提取数据并对其进行检查以解释数据的方法。

统计分析–统计分析回答了“发生了什么?”这一问题。使用仪表板上的过去数据。这种数据分析技术包括收集，分析，解释，呈现和建模数据集或数据样本。在这种方法中，有两类：

描述性分析，用于分析完整数据或数值数据样本，以显示连续数据的均值和偏差以及类别数据的百分比和频率。

推论分析，它从完整的数据中分析一个样本，以通过遍历不同的样本从同一数据集中得出不同的结论。

诊断分析–回答“为什么会发生?”这一问题。通过统计分析的结果找到原因。当业务功能出现新问题时，此方法可用于确定数据的行为模式。

预测分析–这种分析方法回答了“可能发生什么?”的问题。通过基于当前和过去的数据对未来结果进行预测。有了详细的信息，预测将更加准确。

规范分析–该技术结合了所有先前分析的见解，以检查哪种操作最适合特定情况。大多数数据驱动型公司都使用这种技术，因为预测性和描述性分析并不能提高数据性能。

流程细分

数据分析包括以下步骤：

必需的数据收集–要收集必需的数据，重要的是确定其原因或目的。知道目的之后，下一步就是选择正确的方法。您将必须决定要分析的内容，应进行多少测量以及在何处使用这些见解。

数据收集量–收集所需的数据后，您将知道要测量的数据量。因此，因此，您必须隔离并收集数据以进行分析。由于数据将通过不同的来源进行收集，因此最好对其进行管理。

数据清理–并非所有已收集的数据都可用于此目的。因此，应将其清除以除去所有重复的记录，空格和错误。分析的结果将取决于数据的清洁程度。

数据分析–收集，清理和处理数据后，您可以对其进行操作以提取所需的信息。在此阶段，您可以使用数据分析工具，以帮助您更好地了解数据集。

数据解释–分析完成后，该是解释结果以找出最佳结果的时候了。可以以表格或图表的形式传达此解释。

数据可视化–所述结果需要以图形方式传达给组织的员工。只有当每个人都朝着共同目标努力时，公司才能实现其业务目标。

如何正确认识大数据分析.中琛魔方大数据平台表示现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。你也许已经建立了大数据系统，时刻准备从大数据金矿上挖掘潜在的价值，但一定不要忽视其他数据的价值。

想要了解更多关于大数据资讯信息，请关注中培伟业李老师二维码：