對于那些剛剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的人提出的問題，數(shù)據(jù)挖掘分析家們給出的答案多種多樣。實際上我想告訴他們的是，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最重要的能力就是：能夠把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成非專業(yè)人士也能明白的有意義的見解。為了更好地幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)分析對挖掘數(shù)據(jù)價值的重要性，我們有必要使用一些工具。有一種方法叫四維分析法。簡而言之，分析可以分成四個關(guān)鍵性的步驟，也就是說是數(shù)據(jù)分析大概有四種常用方法。

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數(shù)據(jù)分析

一、描述性分析：發(fā)生了什么事？

       這種分析方法最為常用。對于企業(yè)，此方法為數(shù)據(jù)分析師提供了重要的指標(biāo)和企業(yè)的度量。比如每月收入與虧損帳單。通過這些賬單，數(shù)據(jù)分析人員可以獲得大量客戶數(shù)據(jù)。理解顧客的地理信息，是“描述式分析”的方法之一。使用可視化工具，可以有效地加強(qiáng)描述型分析的信息。

二、診斷類型分析：為何發(fā)生？

       描述性資料分析的下一步是診斷型資料分析。診斷分析工具可以通過評估描述型數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)分析員深入分析數(shù)據(jù)，鉆入數(shù)據(jù)的核心。BIdashboard的設(shè)計很好，它可以整合：根據(jù)時間順序進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和鉆孔數(shù)據(jù)，以便更好地分析數(shù)據(jù)。

三、預(yù)測性分析：可能出現(xiàn)什么情況？

       預(yù)測性分析主要用于進(jìn)行預(yù)測。通過預(yù)測模型，可以對事件未來發(fā)生的可能性進(jìn)行量化的預(yù)測，也可以對事件發(fā)生的時間點進(jìn)行量化的預(yù)測。預(yù)報模型通常使用各種不同的資料來執(zhí)行預(yù)報。預(yù)測結(jié)果與數(shù)據(jù)成員多樣性密切相關(guān)。預(yù)測可以幫助你在不確定的情況下做出更好的決策。在許多領(lǐng)域，預(yù)測模型也是一種重要的數(shù)據(jù)分析方法。

四、指導(dǎo)式分析：需要做什么？

       下一步的數(shù)據(jù)價值和復(fù)雜性分析是指令型分析。指導(dǎo)模型是基于對“發(fā)生了什么”，“為什么會發(fā)生”以及“可能發(fā)生什么”的分析，幫助用戶決定他們應(yīng)該做什么。指令型分析常常不是單獨使用的方法，而是在前面所有的方法都完成后，最后才需要分析方法。比如，交通規(guī)劃分析考慮到了每條路線的距離，每條路線的行駛速度，以及當(dāng)前的交通控制，以幫助選擇最佳的回家路線。

      以上就是小編帶給大家的四種常用的數(shù)據(jù)分析方法，最后需要說明的是，每種分析方法都對業(yè)務(wù)分析有很大的幫助，同時也適用于各個方面的數(shù)據(jù)分析。對于不同領(lǐng)域的工作，它們往往表現(xiàn)出不同的形式，我們需要在掌握數(shù)據(jù)的情況下，清楚地知道用哪種方法分析實際問題最有效，結(jié)合場景靈活地運用，沒有最好的分析方法只有最合適的。