什么是数据分析?

数据分析是一门通过分析原始数据得出结论的科学。许多数据分析的技术和过程已经自动化为机械过程和算法，这些过程和算法处理原始数据供人类使用。
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数据分析是一门通过分析原始数据得出结论的科学。
数据分析帮助企业优化其性能，更有效地执行，最大化利润，或做出更有战略指导的决策。
数据分析的技术和过程已经自动化为机械过程和算法，处理原始数据供人类使用。
数据分析的各种方法包括观察发生了什么(描述分析)，为什么某事发生(诊断分析)，将要发生什么(预测分析)，或者下一步应该做什么(规范分析)。
数据分析依赖于各种软件工具，包括电子表格、数据可视化、报告工具、数据挖掘程序或开源语言，以实现最大程度的数据操作。


理解数据分析

数据分析是一个宽泛的术语，包含了许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以通过数据分析技术获得用于改进的见解。数据分析技术可以揭示在海量信息中可能会丢失的趋势和指标。这些信息可以用于优化流程，以提高业务或系统的整体效率。

例如，制造公司经常记录各种机器的运行时、停机时间和工作队列，然后分析数据以更好地规划工作负载，使机器运行更接近峰值容量。

数据分析不仅能指出生产中的瓶颈。游戏公司使用数据分析为玩家设置奖励计划，以保持大多数玩家在游戏中的活跃度。内容公司使用许多相同的数据分析，让你不断点击、观看或重新组织内容，以获得另一个视图或另一个点击。

数据分析非常重要，因为它可以帮助企业优化业绩。将其实现到业务模型中意味着公司可以通过确定更有效的业务方式和存储大量数据来帮助降低成本。公司还可以使用数据分析来做出更好的商业决策，并帮助分析客户趋势和满意度，从而带来新的、更好的产品和服务。

早期的一些现代数据分析都要归功于SQL。这种计算语言创建于1979年，它允许对关系数据库进行查询，生成的数据集也更容易分析今天SQL仍然被广泛使用。
数据分析的步骤

数据分析的过程包括几个不同的步骤:

第一步是确定数据需求或数据如何分组。数据可以按年龄、人口统计学、收入或性别分开。数据值可以是数字的，也可以按类别划分。
数据分析的第二步是收集数据的过程。这可以通过各种来源来完成，如计算机、在线来源、相机、环境来源或通过人员。
一旦收集到数据，就必须将其组织起来以便进行分析。这可能发生在电子表格或其他形式的软件可以获得统计数据。
在分析之前，数据会被清理干净。这意味着它被擦洗和检查，以确保没有重复或错误，并且它不是不完整的。此步骤帮助纠正任何错误，然后将其转移到数据分析人员进行分析。

数据分析的类型

数据分析分为四种基本类型。

描述性分析:描述在一段时间内所发生的事情。浏览量增加了吗?这个月的销售比上个月好吗?
诊断分析:它更关注事情发生的原因。这涉及到更多样化的数据输入和一些假设。天气影响啤酒销售了吗?最新的营销活动影响销售了吗?
预测分析:这涉及到近期可能发生的事情。上次夏天很热的时候，销售额怎么样了?有多少天气模型预测今年夏天会很热?
规范性分析:这建议了一个行动过程。如果这五个天气模型的平均值高于58%，那么我们应该给啤酒厂增加一个夜班，并额外租一个水箱来增加产量。

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