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盤點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的三種不同的方式

獨(dú)愛72H ? 來源:CDA數(shù)據(jù)分析師 ? 作者:CDA數(shù)據(jù)分析師 ? 2020-03-23 17:32 ? 次閱讀
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(文章來源:CDA數(shù)據(jù)分析師)

大家可能經(jīng)常閱讀和聽到有關(guān)數(shù)據(jù)分析的文章,它被定義為可以幫助組織降低成本,提高效率,發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)并提高其競爭優(yōu)勢的科學(xué)技術(shù)。

數(shù)據(jù)分析人員使用數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(有時(shí)甚至是機(jī)器學(xué)習(xí))來查找已注冊(cè)數(shù)據(jù)的有意義的模式,并將其轉(zhuǎn)變?yōu)橛幸饬x的結(jié)果和可行的見解。盡管分析的概念不是新概念,但是存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)的最新發(fā)展使我們能夠大量存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)分析帶到了下一步,從而開辟了以前無法想象的可能性。

將分析應(yīng)用于收集到的數(shù)據(jù)將幫助我們回答有關(guān)事情發(fā)生的方式和原因,將來可能發(fā)生的事情以及需要采取哪些決策和行動(dòng)的問題。數(shù)據(jù)分析可以分為描述性,預(yù)測性和規(guī)范性三個(gè)領(lǐng)域。接下來一起看一下這三方面的詳細(xì)內(nèi)容。

描述性分析:這是分析的基礎(chǔ),它依靠收集事實(shí)并通過瀏覽和分類數(shù)據(jù)總結(jié)過去發(fā)生的事情。該模型可幫助我們了解操作的方式和原因。幾乎所有的管理軟件(例如CRM,ERP,電子商務(wù)和社交媒體網(wǎng)絡(luò))都具有描述性分析的一種形式。如果你一直在博客或管理站點(diǎn),則肯定有一種描述性分析的感覺。

例如,由ht tp:/ /WordPr ess.com支持的所有博客和網(wǎng)站中包括的Stats功能就是描述性分析引擎的一個(gè)很好的例子。在這里,你可以查看有多少人訪問了你的網(wǎng)站,查看了多少頁面,查看了哪些頁面,從哪些站點(diǎn)將用戶引薦到你的站點(diǎn),地理位置等。在Twitter的分析頁面是在社交媒體中使用描述性分析的另一個(gè)例子。

描述性分析引擎通常使用圖表,圖形和表格來顯示數(shù)據(jù)。盡管描述性分析無法為你提供未來的預(yù)測,但如果你善加利用,精明的用戶可以做很多事情。例如,使用描述性分析,你可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分和分類以更好地理解。

描述性分析的最佳用途之一是A / B測試,你可以在其中比較用戶或客戶對(duì)同一事物的不同版本的反應(yīng)。例如,當(dāng)你要決定在網(wǎng)頁上的特定位置放置按鈕時(shí),只需進(jìn)行一些編程和適當(dāng)使用分析工具,即可為你提供有關(guān)哪些數(shù)據(jù)產(chǎn)生了更多點(diǎn)擊的精確數(shù)據(jù)。

預(yù)測分析將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息。顧名思義,預(yù)測分析將幫助你以可接受的可靠性水平預(yù)測未來的概率。這可以通過分析過去的數(shù)據(jù),制定統(tǒng)計(jì)模型并運(yùn)行算法來預(yù)測行為和事件來完成。機(jī)器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)用于修訂和增強(qiáng)模型。

預(yù)測分析有很多很好的用途。在銷售和營銷領(lǐng)域,它用于優(yōu)化客戶關(guān)系管理并預(yù)測潛在客戶的下一步行動(dòng)。在保險(xiǎn)行業(yè)中,它在發(fā)布汽車保險(xiǎn)單時(shí)會(huì)考慮潛在的駕駛安全預(yù)測因素,例如年齡,性別和駕駛記錄。網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)也使用預(yù)測分析來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露。預(yù)測分析還可以用于填補(bǔ)空白并預(yù)測不存在的數(shù)據(jù)。在這方面最普遍的用例是情感評(píng)分。

規(guī)范分析是其前身的演變。除了收集見識(shí)和做出預(yù)測之外,規(guī)范分析還將回答“該怎么辦?”的問題,并就哪些具體行動(dòng)可以為你從事的具體工作提供最大價(jià)值提供建議。規(guī)范分析可幫助你制定將利用未來機(jī)會(huì)或減輕未來風(fēng)險(xiǎn)的決策。規(guī)范分析還可以指導(dǎo)你將來決策的潛在影響。通過不斷地?cái)z取和處理新數(shù)據(jù),規(guī)范分析提高了其預(yù)測準(zhǔn)確性并提供了更好的決策建議。

例如,醫(yī)療保健計(jì)劃可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù),說明性分析引擎的預(yù)測和建議,評(píng)估建立新設(shè)施,增加或減少藥品生產(chǎn)等的成本效益。

規(guī)范分析依靠大數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)學(xué)科學(xué)來執(zhí)行其功能。數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的也可以是非結(jié)構(gòu)化的,并且可以來自組織的內(nèi)部來源或從社交媒體和Web收集。業(yè)務(wù)規(guī)則可以是邊界,約束,首選項(xiàng),策略和最佳實(shí)踐。規(guī)范分析背后的數(shù)學(xué)包括應(yīng)用統(tǒng)計(jì),機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語言處理。
(責(zé)任編輯:fqj)

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