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数据分析常用方法有哪些?

36氪企服点评小编
2021-05-24 18:57
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       对于那些刚刚涉足数据挖掘分析领域的人提出的问题,数据挖掘分析家们给出的答案多种多样。实际上我想告诉他们的是,数据分析领域最重要的能力就是:能够把数据转化成非专业人士也能明白的有意义的见解。为了更好地帮助人们更好地理解数据分析对挖掘数据价值的重要性,我们有必要使用一些工具。有一种方法叫四维分析法。简而言之,分析可以分成四个关键性的步骤,也就是说是数据分析大概有四种常用方法。

 

数据分析常用方法有哪些?数据分析

一、描述性分析:发生了什么事?

       这种分析方法最为常用。对于企业,此方法为数据分析师提供了重要的指标和企业的度量。比如每月收入与亏损帐单。通过这些账单,数据分析人员可以获得大量客户数据。理解顾客的地理信息,是“描述式分析”的方法之一。使用可视化工具,可以有效地加强描述型分析的信息。

二、诊断类型分析:为何发生?

       描述性资料分析的下一步是诊断型资料分析。诊断分析工具可以通过评估描述型数据,让数据分析员深入分析数据,钻入数据的核心。BIdashboard的设计很好,它可以整合:根据时间顺序进行数据读取、特征过滤和钻孔数据,以便更好地分析数据。

三、预测性分析:可能出现什么情况?

       预测性分析主要用于进行预测。通过预测模型,可以对事件未来发生的可能性进行量化的预测,也可以对事件发生的时间点进行量化的预测。预报模型通常使用各种不同的资料来执行预报。预测结果与数据成员多样性密切相关。预测可以帮助你在不确定的情况下做出更好的决策。在许多领域,预测模型也是一种重要的数据分析方法。

四、指导式分析:需要做什么?

       下一步的数据价值和复杂性分析是指令型分析。指导模型是基于对“发生了什么”,“为什么会发生”以及“可能发生什么”的分析,帮助用户决定他们应该做什么。指令型分析常常不是单独使用的方法,而是在前面所有的方法都完成后,最后才需要分析方法。比如,交通规划分析考虑到了每条路线的距离,每条路线的行驶速度,以及当前的交通控制,以帮助选择最佳的回家路线。

      以上就是小编带给大家的四种常用的数据分析方法,最后需要说明的是,每种分析方法都对业务分析有很大的帮助,同时也适用于各个方面的数据分析。对于不同领域的工作,它们往往表现出不同的形式,我们需要在掌握数据的情况下,清楚地知道用哪种方法分析实际问题最有效,结合场景灵活地运用,没有最好的分析方法只有最合适的。

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