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最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

發(fā)布時(shí)間:2020-06-24 20:19:20 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:481 作者:powertoolsteam 欄目:大數(shù)據(jù)

最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中,最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法:描述型分析、診斷型分析、預(yù)測(cè)型分析和指令型分析。

當(dāng)剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的分析師被問及,數(shù)據(jù)挖掘分析人員最重要的能力是什么時(shí),他們給出了五花八門的答案。

其實(shí)我想告訴他們的是,數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域最重要的能力是:能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非專業(yè)人士也能夠清楚理解的有意義的見解。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數(shù)據(jù)分析在挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值方面的重要性,是十分有必要的。其中的一個(gè)工具,叫做四維分析法。

簡單地來說,分析可被劃分為4種關(guān)鍵方法。

下面會(huì)詳細(xì)介紹這四種方法。


1. 描述型分析:發(fā)生了什么?

最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中,這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。

例如,每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單,獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具,能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。


2. 診斷型分析:為什么會(huì)發(fā)生?

最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評(píng)估描述型數(shù)據(jù),診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù),鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合:按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能,以便更好的分析數(shù)據(jù)。


3. 預(yù)測(cè)型分析:可能發(fā)生什么?

最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值,或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn),這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。

預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。

在充滿不確定性的環(huán)境下,預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。


4. 指令型分析:需要做什么?

最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析,來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下,指令型分析不是單獨(dú)使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

例如,交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素,來幫助選擇最好的回家路線。


結(jié)論

最后需要說明,每一種分析方法都對(duì)業(yè)務(wù)分析具有很大的幫助,同時(shí)也應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面。

原文鏈接:http://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html

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