4 种类型的数据分析来改善业务决策 [附示例]

在过去十年中，技术发展已帮助多个行业生成和保留大量数据。 以至于大数据成为 21 世纪最流行的流行语之一。 我们目前生活在一个后数字时代，试图利用这种迅速发展和多样化的信息来构建一些东西。 数据科学已经成为一个动态的多学科领域来帮助我们做到这一点。

数据分析师检查、清理、转换和建模结构化和非结构化数据，以发现可能对决策有用的信息。 为了提取这些知识，他们应用科学方法、算法和系统。 换句话说，他们使用不同类型的数据分析将复杂的细节转化为普通人可以理解的洞察力。

但是数据科学最重要的用途是什么？ 这个问题的答案有四个不同的维度，即：描述性、诊断性、预测性和规范性。 因此，我们在数据科学中遇到的不是一种，而是四种类型的数据分析。 让我们详细了解这些类型的分析。

不同类型的数据分析

1）描述性数据分析：洞察现实

描述性数据分析就是使用现有的原始数据来清晰地描绘存在的内容。 例如，可以使用组织的月度损益表中的数据来了解更多关于其绩效的信息。

并且可以编制有关业务的不同衡量标准和指标，以全面了解其优势和劣势。

描述性分析在呈现洞察力以供进一步分析时也很有用。 对客户人口统计数据的统计分析可以揭示特定年龄组的人口百分比。

多年来或跨部门的销售和定价数据可以合并和比较。 数据聚合和数据挖掘是此过程中使用的一些技术。 分析师还使用可视化工具来增强信息。

2) 诊断数据分析：找出“为什么”

在“什么”之后，是“为什么”。 诊断数据分析有助于这一推理过程。 分析师阅读、扫描、过滤和提取有用的数据，以找出发生某事的原因。

顾名思义，诊断分析就是分解可用信息并确定特定问题、事件和行为背后的原因。 例如，一个大型组织可能希望对其复杂的劳动力问题获得有意义的见解。

借助数据分析，管理人员可以搜索并创建跨多个地点和部门工作的员工的快照。 他们还可以过滤和比较他们的出勤率、绩效、任期和继任指标。

带有交互式工具的业务信息或 BI 仪表板对于以这种方式找出问题的根本原因特别有用。 下钻、数据发现、数据挖掘和关联是诊断分析中使用的一些流行技术。

3) 预测数据分析：了解未来

预测分析是最令人兴奋的数据分析类型之一。 它帮助我们了解未来！

世界充满了不确定性。 我们永远无法完全知道会发生什么。 但是，我们可以尝试预测未来的事件，从而做出更好的决策。 预测性数据分析可以帮助我们估计事件发生的可能性、可能发生的事情或即将发生的变化的程度。

它分析过去和现在的数据以预测未来。 销售额会增加还是减少？ 2025年收入情况如何？ 分析师寻求尽可能精确地做出此类预测。 数据建模和机器学习是该领域越来越受欢迎的一些技术。

通常，他们使用可变数据来预测其他未知事件。 假设一个预测模型生成了一个关于老年人心脏病发作风险较高的统计数据。 在发现人口中年龄和心脏病发作频率的可变数据之间存在线性关系后，将进行预测。

因此，此类分析可以改善患者护理、降低成本并为医疗保健行业带来更高的效率。 金融服务行业也将预测分析用于欺诈检测、预测投资等。

4）规范性数据分析：建议前进的方向

如果预测分析是关于预测，那么规范分析就是使用这些预测来创造价值。 它通过规定可用替代方案中的最佳行动方案，提供了通往未来的钥匙。

在这个阶段，分析使用前三个步骤的见解来确定问题的可能解决方案。 这不仅仅是挑选任何一个，而是比较和选择最适合给定情况的建议。 例如，用于道路交通的移动应用程序可以帮助您选择从当前位置到家的最佳路线。

该应用程序会考虑距离、速度和交通拥堵情况，告诉您最短或最及时的到达方式。 另一个例子是一家咨询机构使用数据分析来建议推出新产品的有利位置。

结论

今天，数据科学正在为各行各业带来巨大的价值。 上面提到的所有4 种类型的数据分析都将继续以自己的方式为转型做出贡献！

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