數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論
數(shù)據(jù)分析被定義為一種技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換、檢查和建模等過程來執(zhí)行市場分析，收集數(shù)據(jù)的隱藏洞察，從而提高生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)增長，改進(jìn)業(yè)務(wù)研究，并使用數(shù)據(jù)分析工具（如Tableau、Power BI、R和Python、Apache Spark等）基于可用數(shù)據(jù)生成報告。
它指的是分析數(shù)據(jù)以提高生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)增長的技術(shù)。它是檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)的過程。
Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和；其他
為什么我們需要數(shù)據(jù)分析
我們需要數(shù)據(jù)分析，主要原因如下：
- 收集隱藏的見解</李>
- 根據(jù)可用數(shù)據(jù)生成報告</李>
- 進(jìn)行市場分析</李>
- 改進(jìn)商業(yè)策略</李>
誰是數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師是從各種來源、結(jié)構(gòu)和模型收集數(shù)據(jù)，以找到生成報告的模式的人。各個行業(yè)都試圖收集一組不同的數(shù)據(jù)，從中創(chuàng)建一個模型。例如，制造業(yè)公司會記錄各種參數(shù)，比如制造單元的隊列狀態(tài)，以及如何將其與質(zhì)量保證、包裝和存儲單元等其他單元同步，以確保停機(jī)時間最小化。這里的想法是減少資源的閑置使用，這將在不影響成本的情況下提高生產(chǎn)率。與制造業(yè)一樣，游戲業(yè)等其他行業(yè)也會跟蹤用戶的獎勵，食品配送公司可以跟蹤特定人口結(jié)構(gòu)中人們的飲食習(xí)慣。
所需的基本步驟
現(xiàn)在我們將討論數(shù)據(jù)分析的一些基本步驟：
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第一步：這里的主要任務(wù)是分析數(shù)據(jù)。在當(dāng)前的結(jié)構(gòu)中，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)甚至不知道他們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)，因為在早期，交互數(shù)據(jù)和事務(wù)數(shù)據(jù)之間沒有明確的區(qū)別。因此，在實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的情況下，最大的挑戰(zhàn)是找出數(shù)據(jù)所在的位置以及數(shù)據(jù)是如何存在的。這涉及到對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并找出數(shù)據(jù)正確性、數(shù)據(jù)完整性、空百分比等屬性，尤其是可用數(shù)據(jù)的相關(guān)性和分類。
第2步：然后我們需要使用任何非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲方法來存儲這些數(shù)據(jù)。這與通過現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是一樣的。現(xiàn)代的存儲基礎(chǔ)設(shè)施不同于傳統(tǒng)的RDBMS?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可以從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息，比如Facebook評論或通過電子郵件發(fā)送的消息。
第3步：下一步是在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分組后構(gòu)建模型。一旦準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)模型，系統(tǒng)將開始提取信息。
第4步：一旦數(shù)據(jù)開始流動，就可以關(guān)聯(lián)和處理各種數(shù)據(jù)，如交互數(shù)據(jù)和事務(wù)數(shù)據(jù)，以建立一種模式，這種模式不僅能夠創(chuàng)建歷史數(shù)據(jù)報告，而且在輸入人工智能引擎時，還能夠為未來定義明確的策略。
數(shù)據(jù)分析的類型
下面將解釋各種類型。
1。描述性分析
這種分析告訴企業(yè)什么是正確的，什么是錯誤的。例如，當(dāng)一家餐廳得知，那些訂購過披薩的用戶繼續(xù)重新訂購披薩，但他們的意大利飯沒有重新訂購。這給了餐廳一個提示，他們應(yīng)該改進(jìn)意大利調(diào)味飯的配方，并將重點放在披薩上，以保持生意的運轉(zhuǎn)。
2。診斷分析
這告訴你為什么會發(fā)生這樣的事情，如果你以黑莓為例，數(shù)據(jù)顯示，隨著iPhone市場開始蓬勃發(fā)展，他們的觸摸屏手機(jī)沒有鍵盤，黑莓手機(jī)的銷量下降，這家公司的市場份額大幅下降。這是一個診斷分析的實際例子。
3。預(yù)測分析
這種分析策略告訴企業(yè)可能發(fā)生什么。另一個現(xiàn)實生活中的例子是柯達(dá)。他們很晚才意識到電影攝影最終將滅絕，新的未來將是數(shù)字化的，因此他們的預(yù)測分析失敗，尼康、佳能、索尼等公司占領(lǐng)了市場?？逻_(dá)進(jìn)軍數(shù)碼相機(jī)市場太晚了，對他們來說已經(jīng)結(jié)束了。
4。規(guī)定性分析
該分析旨在理解和描述未來的行動方針，以發(fā)展或維持當(dāng)前業(yè)務(wù)。通常，公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和算法來定義未來的業(yè)務(wù)規(guī)則。這方面的一個例子是，任何一家電信公司都知道，隨著手機(jī)的計算能力越來越強，通話的優(yōu)先級將降低，重點將增加對移動數(shù)據(jù)的消耗。
常用工具
讓我們來看看一些廣泛使用的數(shù)據(jù)分析工具，以及在這一領(lǐng)域處于市場領(lǐng)先地位的一些工具：
- 表格：連接到各種數(shù)據(jù)源后，可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化、儀表板和分析報告。該工具適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此與大數(shù)據(jù)兼容</李>
- Power BI:以前它是MS Excel的擴(kuò)展，后來它變成了一個單獨的工具。它是輕量級的，并且經(jīng)常更新</李>
- R和Python:如果你喜歡自定義編碼和定制，那么R和Python就是你的選擇。R更適用于統(tǒng)計分析，而Python內(nèi)置了現(xiàn)成的數(shù)據(jù)分析庫</李>
- Apache Spark:Apache Spark是一款快速、輕量級、大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理器，它可以執(zhí)行大數(shù)據(jù)集群中的數(shù)據(jù)，并可以快速處理大量數(shù)據(jù)</李>
結(jié)論
我們可以說，正確地使用數(shù)據(jù)可以為任何業(yè)務(wù)提供新的見解，從而確保資源的有效利用，更好地了解客戶和市場，最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。
