数据分析师必知：数据分析基础知识详解

数据分析师必知：数据分析基础知识详解

在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为各大小企业的重要组成部分。通过识别、清理、转换和建模数据，企业能够从数据中挖掘出有价值的信息，从而支持关键决策。本文将为您详细介绍数据分析的基础知识，包括五种主要的数据分析类型及其应用场景。

您必须让数据先通过某个程序以使数据得以用于诠释，才能诠释数据。数据分析是识别、清理、转换和建模数据以探索有意义且有用信息的程序。接着，通过报告制作供分析事件的数据，以支持重要的决策程序。

随着世界日益重视数据导向，通过数据分析诠释数据也逐渐成为各大小企业的重要元件和方向。这是组织持续雇用数据分析师的原因。

受数据驱动的企业会根据所诠释数据来进行决策，但在现今的数据驱动世界中，数据并未充分发挥潜能，这是大部分企业所面临的挑战。数据分析是且应该是所有组织协助判断业务影响因素的重要方向，包括评估客户情感、执行市场和产品研究，以及识别趋势或其他数据见解。

虽然数据分析的程序着重在清理、建模及可视化数据的工作，但不应低估数据分析概念及其对商务的重要性。分析的核心元件会分成下列类别，以分析数据：

• 描述性
• 诊断
• 预测性
• 指导性
• 认知

描述性分析

描述性分析会根据历程记录数据来协助回答有关发生何事的问题。描述性分析技术摘要说明大型语意模型，以描述专案关系人的结果。

透过开发关键绩效指标（KPI），这些策略有助於追踪关键目标的成功或失败。投资报酬率（ROI）之类的计量用於许多产业，特定产业会开发追蹤绩效的特製化计量。

描述性分析範例包括產生可檢視組織銷售和財務資料的報表。

診斷分析

診斷分析可協助回答事件發生的原因。診斷分析技術針對基本的描述性分析加以補充，使用描述性分析的結果來探索這些事件成因。接著，會進一步調查績效指標來探索這些事件改善或惡化的原因。這個程序通常分為三個步驟：

1. 识别数据中的异常。这些异常可能是计量或特定市场中的非预期变更。
2. 收集与这些异常相关的数据。
3. 使用统计技术来探索可说明这些异常的关联性和趋势。

预测性分析

预测性分析可协助回答未来会发生什么事的问题。预测性分析技术会使用历程记录数据来识别趋势，并判断其是否可能重複发生。预测性分析工具可供深入了解未来可能發生的情況。这些技术包括各种统计和机器学习技术，例如神经网络、决策树和回归。

指导性分析

指导性分析可协助回答有关应采取哪些动作以达成目的或目标的问题。藉由使用规范性分析的深入解析，组织就可以做出数据驱动决策。这项技术可供企业在面临不确定性时根据已知情况来制定决策。规范性分析技术依赖机器学习作为其中一种策略，以寻找大型语意模型中的模式。藉由分析过去的决策和事件，组织可预估不同结果的可能性。

认知分析

认知分析会尝试从现有数据和模式中得出推论，根据现有知识库来导出结论，然后将这些结果新增回知识库，以供未来推断之用，这是一種自我学习的回饋迴圈。认知分析可协助了解当环境变更时可能發生的情況，以及判断您可能如何处理这些情况。

推断不是以规则资料库为基础的结构化查询，而是收集自数个来源，以不同信心程度表示的非结构化假设。有效的认知分析会依赖机器学习演算法，且会使用数种自然语言处理概念，让话务中心交談記錄和產品評論等先前未利用的資料來源變得有意義。

範例

零售业藉由启用报表和数据视觉效果来使用描述性分析，以查看过去几年的购买模式，其可判断下一年可能热卖的产品。公司也可能查看支援的资料来了解特定产品受歡迎原因，以及該趨勢是否會持續，這將有助於判斷是否繼續備貨。

企業可能會判斷某一種產品在特定時間範圍內受歡迎。然後，其可使用此分析來判斷特定的行銷投入或線上社群活動是否有助於增加銷售。

数据分析的基础面向是企业需要信任其数据。在实务上，数据分析程序会从受信任的来源撷取数据，并将其塑造成可取用、有意义且容易了解的项目，以协助决策程序。数据分析可让企业透过数据驱动的程序和决策全面了解其数据，让企业对自己的决策有信心。

随着数据量成长，对数据分析师的需求也隨之增加。数据分析师知道如何组织信息，并能擷取出相关且可理解的内容。数据分析师知道如何收集正确的数据，以及如何处理数据，换句话说，让超载的数据变得有意义。