今天的企业需要他们能得到的每一个优势和好处。由于快速变化的市场、经济的不确定性、不断变化的政治格局、挑剔的消费者态度，甚至是全球大流行病等障碍，今天的企业在工作中的失误率越来越低。bluehost独立服务器商分享数据分析的方法、过程和类型解释
那些不仅想保持业务，而且想蓬勃发展的公司可以通过在回答这个问题时做出明智的选择来提高他们的成功几率。”什么是数据分析?” 那么个人或组织如何做出这些选择呢?他们通过收集尽可能多的有用的、可操作的信息，然后利用这些信息来做出更明智的决定
这个策略是常识，它适用于个人生活和商业。没有人在没有弄清利害关系、利弊和可能的结果的情况下做出重要决定。同样，任何想要成功的公司都不应该在糟糕的数据基础上做决定。组织需要信息;他们需要数据。这就是数据分析所介入的位置。
现在，在进入数据分析方法的细节之前，让我们首先了解什么是数据分析。
什么是数据分析?
尽管许多团体、组织和专家有不同的方法来处理数据分析，但大多数都可以提炼成一个适合所有情况的定义。数据分析是清理、改变和处理原始数据、并提取可操作的相关信息，帮助企业做出明智的决策的过程。该程序通过提供有用的见解和统计数据，通常以图表、图像、表格和图形的形式呈现，帮助减少决策中固有的风险。
在关于数据分析的讨论中，经常会听到 “大数据 “一词被提起，这并不罕见。数据分析在将大数据处理成有用信息方面发挥着关键作用。新手数据分析师如果想通过重温大数据基础知识来深入挖掘，应该回到基本问题，”什么是数据?”推荐阅读：《用合成数据构建一个数据驱动的未来》
为什么数据分析很重要?
以下是数据分析成为当今商业活动的重要组成部分的原因清单。
- 更好的客户定位。你不想浪费你企业宝贵的时间、资源和金钱，把广告活动放在对你提供的商品和服务几乎没有兴趣的人口群体上。数据分析可以帮助你看到你应该把你的广告努力集中在哪里。
- 你会更了解你的目标客户。数据分析可以跟踪你的产品和活动在你的目标人群中的表现如何。通过数据分析，你的企业可以更好地了解你的目标受众的消费习惯，可支配收入，以及最可能感兴趣的领域。这些数据可以帮助企业制定价格，确定广告活动的长度，甚至帮助预测所需商品的数量。
- 减少运营成本。数据分析告诉你，你的业务中哪些领域需要更多的资源和资金，哪些领域不产生因此应该缩减或直接取消。
- 更好的解决问题的方法。知情的决策更有可能是成功的决策。数据为企业提供了信息。你可以看到这一进展的方向。数据分析帮助企业做出正确的选择，避免昂贵的陷阱。
- 你得到更准确的数据。如果你想做出明智的决定，你需要数据，但还有更多的元素。相关数据必须是准确的。数据分析帮助企业获得相关的、准确的信息，适合制定未来的营销战略、商业计划，以及重新调整公司的愿景或使命。
什么是数据分析过程?
回答 “什么是数据分析 “这个问题只是第一步。现在我们来看看它是如何进行的。数据分析过程，或者说，数据分析步骤，涉及到收集所有的信息，处理，探索数据，并利用它来寻找模式和其他见解。这个过程包括：
- 数据需求的收集。问问自己为什么要做这个分析，你想用什么类型的数据分析，以及你打算分析什么数据。
- 数据收集。在你所确定的要求的指导下，该从你的来源中收集数据了。数据来源包括案例研究、调查、访谈、问卷调查、直接观察和焦点小组。确保组织所收集的数据进行分析。
- 数据清理。不是所有你收集的数据都是有用的，所以该清理一下了。在这个过程中，你要删除空白处、重复记录和基本错误。在发送信息进行分析之前，数据清理是必须的。
- 数据分析：这里是使用数据分析软件和其他工具来帮助你解释和理解数据并得出结论。数据分析工具包括Excel、Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash和Microsoft Power BI。
- 数据解释。现在你有了你的结果，你需要进行解释，并根据你的发现提出最佳行动方案。
- 数据可视化。数据可视化是一种华丽的说法，”以人们可以阅读和理解的方式，用图形显示你的信息”。你可以使用图表、图形、地图、要点或其他一系列的方法。可视化通过帮助你比较数据集和观察关系来帮助你获得有价值的洞察力。
数据分析在研究中的重要性是什么?
研究人员工作的一个重要部分是筛选数据。这简直就是 “研究 “的定义。然而，今天的信息时代经常会产生如潮水般的数据，甚至足以让最敬业的研究人员不知所措。
因此，数据分析在将这些信息提炼成更准确和相关的形式方面发挥了关键作用，使研究人员更容易完成他们的工作。
数据分析还为研究人员提供了大量不同的工具，如描述性统计、推理分析和定量分析。
因此，总结起来，数据分析为研究人员提供了更好的数据和用来分析和研究上述数据的更好方法。
什么是数据分析：数据分析的类型
今天有6个流行的数据分析类型，通常在技术和商业领域使用。它们是：
- 诊断性分析。诊断性分析回答了这个问题：”为什么会发生这种情况?” 利用从统计分析中获得的洞察力(后面会有更多介绍!)，分析师使用诊断分析来识别数据的模式。理想情况下，分析师会发现过去存在的类似模式，因此，他们希望使用这些解决方案来解决目前的挑战。
- 预测性分析。预测性分析回答了 “什么最可能发生 “的问题。通过使用在旧数据以及当前事件中发现的模式，分析师们预测未来的事件。虽然没有百分之百准确的预测，但如果分析师有大量详细的信息和彻底研究它的纪律，几率会提高。
- 预测性分析。混合所有从其他数据分析类型中获得的洞察力，你就有了规范性分析。有时，一个问题不能只靠一种分析类型来解决，而是需要多种见解。
- 统计分析。统计分析回答了这个问题，”发生了什么?” 这种分析涵盖了数据收集、分析、建模、解释和使用仪表盘的展示。统计分析细分为两个子类别：
- 描述性的。描述性分析适用于完整的或选择总结的数字数据。它说明了连续数据的平均值和偏差以及分类数据的百分比和频率。
- 推理性分析。推理分析适用于来自完整数据的样本。分析师可以通过选择不同的抽样，从同一综合数据集中得出不同的结论。
- 文本分析。文本分析也被称为 “数据挖掘”，它使用数据库和数据挖掘工具来发现大型数据集中的模式。它将原始数据转化为有用的商业信息。文本分析可以说是最直接的数据分析方法。
接下来，我们将深入了解有关数据分析的方法。
数据分析方法
一些专业人士将 “数据分析方法 “和 “数据分析技术 “这两个术语互换使用。为了使问题进一步复杂化，有时人们会把之前讨论的 “数据分析类型 “也卷入争论。我们希望在这里能够区分哪些类型的数据分析存在，以及它的各种使用方式。推荐阅读：《被数据分析重塑的5个行业》
虽然有很多数据分析方法，但它们都属于两个主要类型之一：定性分析和定量分析。
- 定性数据分析。定性数据分析方法通过文字、符号、图片和观察得出数据。这种方法不使用统计数据。最常见的定性方法包括：
- 内容分析，用于分析行为和言语数据。
- 叙事分析，用于处理从访谈、日记、调查中摘取的数据。
- 基础理论，通过研究和推断一个或多个过去的案例来发展对一个特定事件的因果解释。
- 定量数据分析。统计数据分析方法收集原始数据并将其处理成数字数据。定量分析方法包括：
- 假设检验，用于评估一个数据集或人口统计学的给定假设或理论的真实性。
- 平均值，或平均数通过将一串数字的总和除以清单上的项目数来确定一个主体的总体趋势。
- 样本量确定使用从较大的人群中抽取的少量样本并进行分析。获得的结果被认为是对整体的代表性数据。
我们可以通过展示各种技术来进一步扩大我们对数据分析的讨论，并按不同的概念和工具进行细分。
人工智能和机器学习
人工智能正在崛起，并被证明是数据分析世界中的一个有价值的工具。相关的分析技术包括：
- 人工神经网络
- 决策树
- 进化编程
- 模糊逻辑
数学和统计学
这是一种技术，你在这里可以找到数字计算的数据分析。这些技术包括：
- 描述性分析
- 分散分析
- 判别分析
- 因素分析
- 回归分析
- 时间序列分析
图形和可视化
我们是视觉导向的生物。图像和显示吸引我们的注意力，并在我们的记忆中停留更长时间。这些技术包括：
图表，可分为以下类型：
- 面积图
- 气泡图
- 柱状图和条状图
- 漏斗图
- 甘特图
- 线形图
- 饼图
- 雷达图
- 文字云图
- 仪表盘
- 框架图
- 矩形树形图
- 地图，又可分为四种不同的类型：
- 流程图
- 热力图
- 点图
- 区域地图
- 散点图
以上就是数据分析的方法、过程和类型解释全部内容。推荐相关阅读：《2022年最受欢迎的数据工程工具》
