4 種類型的數據分析來改善業務決策 [附示例]

在過去十年中，技術發展已幫助多個行業生成和保留大量數據。 以至於大數據成為 21 世紀最流行的流行語之一。 我們目前生活在一個後數字時代，試圖利用這種迅速發展和多樣化的信息來構建一些東西。 數據科學已經成為一個動態的多學科領域來幫助我們做到這一點。

數據分析師檢查、清理、轉換和建模結構化和非結構化數據，以發現可能對決策有用的信息。 為了提取這些知識，他們應用科學方法、算法和系統。 換句話說，他們使用不同類型的數據分析將復雜的細節轉化為普通人可以理解的洞察力。

但是數據科學最重要的用途是什麼？ 這個問題的答案有四個不同的維度，即：描述性、診斷性、預測性和規範性。 因此，我們在數據科學中遇到的不是一種，而是四種類型的數據分析。 讓我們詳細了解這些類型的分析。

不同類型的數據分析

1）描述性數據分析：洞察現實

描述性數據分析就是使用現有的原始數據來清晰地描繪存在的內容。 例如，可以使用組織的月度損益表中的數據來了解更多關於其績效的信息。

並且可以編制有關業務的不同衡量標準和指標，以全面了解其優勢和劣勢。

描述性分析在呈現洞察力以供進一步分析時也很有用。 對客戶人口統計數據的統計分析可以揭示特定年齡組的人口百分比。

多年來或跨部門的銷售和定價數據可以合併和比較。 數據聚合和數據挖掘是此過程中使用的一些技術。 分析師還使用可視化工具來增強信息。

2) 診斷數據分析：找出“為什麼”

在“什麼”之後，是“為什麼”。 診斷數據分析有助於這一推理過程。 分析師閱讀、掃描、過濾和提取有用的數據，以找出發生某事的原因。

顧名思義，診斷分析就是分解可用信息並確定特定問題、事件和行為背後的原因。 例如，一個大型組織可能希望對其複雜的勞動力問題獲得有意義的見解。

借助數據分析，管理人員可以搜索並創建跨多個地點和部門工作的員工的快照。 他們還可以過濾和比較他們的出勤率、績效、任期和繼任指標。

帶有交互式工具的業務信息或 BI 儀表闆對於以這種方式找出問題的根本原因特別有用。 下鑽、數據發現、數據挖掘和關聯是診斷分析中使用的一些流行技術。

3) 預測數據分析：了解未來

預測分析是最令人興奮的數據分析類型之一。 它幫助我們了解未來！

世界充滿了不確定性。 我們永遠無法完全知道會發生什麼。 但是，我們可以嘗試預測未來的事件，從而做出更好的決策。 預測性數據分析可以幫助我們估計事件發生的可能性、可能發生的事情或即將發生的變化的程度。

它分析過去和現在的數據以預測未來。 銷售額會增加還是減少？ 2025年收入情況如何？ 分析師尋求盡可能精確地做出此類預測。 數據建模和機器學習是該領域越來越受歡迎的一些技術。

通常，他們使用可變數據來預測其他未知事件。 假設一個預測模型生成了一個關於老年人心髒病發作風險較高的統計數據。 在發現人口中年齡和心髒病發作頻率的可變數據之間存在線性關係後，將進行預測。

因此，此類分析可以改善患者護理、降低成本並為醫療保健行業帶來更高的效率。 金融服務行業也將預測分析用於欺詐檢測、預測投資等。

4）規範性數據分析：建議前進的方向

如果預測分析是關於預測，那麼規範分析就是使用這些預測來創造價值。 它通過規定可用替代方案中的最佳行動方案，提供了通往未來的鑰匙。

在這個階段，分析使用前三個步驟的見解來確定問題的可能解決方案。 這不僅僅是挑選任何一個，而是比較和選擇最適合給定情況的建議。 例如，用於道路交通的移動應用程序可以幫助您選擇從當前位置到家的最佳路線。

該應用程序會考慮距離、速度和交通擁堵情況，告訴您最短或最及時的到達方式。 另一個例子是一家諮詢機構使用數據分析來建議推出新產品的有利位置。

結論

今天，數據科學正在為各行各業帶來巨大的價值。 上面提到的所有4 種類型的數據分析都將繼續以自己的方式為轉型做出貢獻！

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