数据分析方法和数据分析类型

数据对付各类企业都变得越来越紧张。近年来，各公司网络的数据量有所增长。跟着数据量的快速增加，数据阐发和数据阐发办法对付阐发师而言变得越来越紧张。数据中的模式可以指示阐发师得到紧张见解，以订定症结营业决议计划。

数据阐发办法的类型

数据阐发办法有许多类型，以下是最常用的几种类型：

数据发掘：该技术涉及使用对象提取数据并反省其症结模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息。

统计阐发：该技术反省样本以查找诸如中位数和误差之类的信息，这些信息可以赞助阐发职员找到相关模式。

诊断阐发：该技术经由过程辨认数据中的模式来解答为什么会产生某些问题。

猜测阐发：该技术使用现稀有据来预判可能产生的环境，它可能是决议计划的症结办法。

还有其他类型的数据阐发可以赞助将阐发器领导至定量数据集中的紧张模式。这些技术和数据阐发类型对很多行业都很有代价，由于每个行业的数据使用量都在增长。

数据阐发的紧张性

数据阐发有助于将年夜量数据和信息转换为可用于指示企业的数据模式。阐发师从数据中提取紧张的见解，以赞助企业做出明智而靠得住的决议计划。对付企业而言，从数据中获取洞察力有助于指示营业决议计划，指示临盆和客户拓展。

数据阐发还可以使医疗保健行业和零售业等其他组织受益。没稀有据阐发办法，就弗成能从年夜量的数据中提炼出紧张的器械。然则，假如没有恰当的数据预备，数据阐发技术通常会受到阻碍。

传统数据阐发办法的局限性

在研讨和定名数据阐发技术时，通常不包含数据整顿或数据预备以进行更普遍的数据阐发。纵然处置年夜量数据的是IT专业职员，数据阐发师和营业职员也都将其视为数据预备进程中的紧张的第一步，但太多的数据争议被视为干净事情，这是在摸索“真实”数据阐发技术。然则，在所有类型的数据阐发中，数据整顿对付找到最紧张的见解至关紧张。现实上，我们以为，数据争议应该与终极成果一样都被纳入“数据阐发技术”之内。

数据争议是一项焦点数据阐发技术，可赞助我们在阐发之前得到最清洁、最可用的数据。假如没稀有据争议，则险些弗成能筛选数据集以找到症结的见解。数据整顿进程的每个步调都揭示了“从新整顿”数据的新潜在办法，所有这些办法都朝着天生终极阐发所需的最靠得住数据的偏向成长。

数据整顿进程

我们以为数据整顿进程是最症结的第一步，是上述其他阐发技术的弥补。要开端更多地相识数据整顿进程，这些是症结步调。我们的数据整顿流程包含六项焦点运动，以进行数据阐发并从我们的数据中得到最年夜的贸易代价：

发现——可以或许懂得我们的数据及其对阐发摸索和阐发的赞助

布局化——使我们可以或许格局化各类外形和年夜小的数据以与传统利用法式一路使用

清算——使我们修复和尺度化可能会使阐发失真的数据

充实——使我们可以应用已经做过的问题

验证——辨认并发现数据质量和同等性问题

宣布——使我们可以或许方案和交付数据以进行下游阐发

对付数据阐发的办法和类型的正确选择是数据阐发的第一步，也长短常紧张的一个环节，愿望年夜家在开端阐发的时刻必定要谨严看待。