大數據分析就像一個行業或市場中的一雙看不見的眼睛，能為我們進行優化和改進工作提供重要依據。一系列旨在從大量數據中獲取洞察力的定量和定性方法都被稱為數據分析。數據分析被視為數字經濟的推動力，因為它使企業能夠建立客戶檔案，并為客戶提供定制的產品和服務。接下來讓小編為您介紹什么是數據分析，數據分析的類型。

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                                                    什么是數據分析

1、什么是數據分析

     數據分析涉及到許多過程，包括數據的提取、模式的分析、關聯、分類以及得出結論等。該系統采用各種分析軟件，通過流程和技術從數據集中提取有用信息。資料分析過程是以區分定量與定性數據為基礎的。質量數據包括標識符(屬性或標簽)，其生成形式如文字，文檔，注解；音像錄音；形象與符號；訪談記錄等

     定量數據不同于定性數據，它是由數字和數值構成的，它是統計和非描述的。確定性和可測量性使其更容易分析，通常生成文字、試驗、研究、營銷研究、指標。

      數據分析的過程也包括理解結構性資料和非結構性資料。和數量數據類似，結構化數據具有高度結構化、組織嚴密、可在關系數據庫中容易檢測到。姓名和日期、住所、電子郵件地址、身份證號碼、交易信息等結構化數據。這類數據一般要優于非結構化數據，因為計算系統很容易處理。

     使用傳統的工具和方法，收集和處理非結構化數據有困難，所得到的大部分數據都是非結構化數據。諸如電子郵件和短信、音頻和視頻文件、服務器和博客、衛星和監視圖像以及社會媒體等都是非結構化數據。

2、數據分析的類型

*描述性分析

把過去的數據匯總成一種便于人們閱讀的形式。它可以幫助生成公司收入、利潤、銷售等報表。另外，它還有助于建立社會媒體的指標。

使用案例：陶氏化學公司對過去的數據進行分析，以提高辦公室和實驗室的設備利用率。通過描述性分析，陶氏確定了未充分利用的空間。這一空間整合每年幫助公司節省近四百萬美元。

*診斷分析

這是為了首先理解引起問題的原因。例如向下鉆取、數據挖掘和數據恢復等技術就是例子。企業使用診斷分析是因為他們為特定問題提供了深入的洞察力。

使用案例：一家電子商務公司的報告顯示，盡管客戶把產品加入了購物車，但其銷售卻有所下降。出現這種情況的原因多種多樣，如表單加載不正確、運費過高，或者支付方式不足。在這里，你可以使用診斷分析來找出原因。

*預測分析

這類分析通過回顧歷史數據和當前數據預測未來。預報分析利用數據挖掘，人工智能和機器學習來分析當前的數據，預測未來。用來預測客戶趨勢，市場趨勢等。

使用案例：PayPal決定了他們必須采取何種防范措施，以保護其客戶免遭欺詐交易。經過預測分析，該公司利用所有的歷史支付數據和用戶行為數據，建立了一個預測欺詐活動的算法。

*規范性分析

這類分析規定了解決特定問題的辦法。視角分析適用于描述分析和預測分析。大部分時間是依靠人工智能和機器學習。

使用案例：規范分析可以用來最大限度地實現盈利。這類分析用來建立一個算法，自動地根據眾多因素，包括客戶需求、天氣、目的地、假期和油價等。

     大數據應用、數據分析的出現，使得企業可以經濟有效地處理業務數據。了解學習數據分析相關知識是目前就業環境的大勢所趨，若要做好數據分析，就得堅持每天對各個推廣平臺的數據進行匯總，把能直接反饋KPI的指標取出來；有針對性的去針對這些數據做優化和推廣。以上就是小編為您帶來的什么是數據分析，數據分析的類型。