一些新手小白在做數(shù)據(jù)分析時，拿到數(shù)據(jù)不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒有清晰的分析思路。對于數(shù)據(jù)分析思路的培養(yǎng)是一個不斷練習(xí)積累的過程，剛?cè)胄械男“卓梢韵忍子靡恍┏Ｓ玫?strong>數(shù)據(jù)分析方法或模型，掌握基礎(chǔ)的分析思路。接下來就由小編為您介紹常用數(shù)據(jù)分析方法，簡單的數(shù)據(jù)分析。

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常用數(shù)據(jù)分析方法

在分析方面，數(shù)據(jù)挖掘中，四種最常用的數(shù)據(jù)分析方法：描述性分析、診斷型分析、預(yù)見性分析和指令型分析。這種方法之一，被稱為四維分析。

一、描述性分析：發(fā)生了什么？

這種方法最常用。這一方法為企業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員提供了衡量重要指標和業(yè)務(wù)的方法。

比如，月度收入和虧損賬單。通過這些賬單，數(shù)據(jù)分析員可以獲得大量的客戶數(shù)據(jù)。理解客戶地理信息是“描述性分析”方法之一。使用可視化工具，可以有效地增強描述性分析提供的信息。

二、診斷型分析：為何發(fā)生？

說明性數(shù)據(jù)分析的下一步是診斷型數(shù)據(jù)分析。診斷分析工具通過評估描述型數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)分析員可以對其進行深入的分析，并深入其核心。

優(yōu)秀的BIdashboard可以整合：讀取數(shù)據(jù)，特征過濾，鉆取數(shù)據(jù)，并能根據(jù)時間序列更好地分析數(shù)據(jù)。

三、預(yù)見性分析：可能發(fā)生什么？

預(yù)見性分析主要用于預(yù)測。一件事將來發(fā)生的可能性，一件事的可量化價值的預(yù)測，或者一件事發(fā)生的時間點，可以通過預(yù)測模型實現(xiàn)。

預(yù)報模型通常采用多種變量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測。預(yù)測結(jié)果與數(shù)據(jù)成員多樣性密切相關(guān)。

當環(huán)境不穩(wěn)定時，預(yù)測可以幫助你做出更好的決策。在許多領(lǐng)域，預(yù)測模型也是應(yīng)用的重要方法。

四、指導(dǎo)分析：需要做什么？

資料價值與復(fù)雜性分析的下一步是指令型分析。指導(dǎo)模式以分析“發(fā)生了什么”、“為什么發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”為基礎(chǔ)，幫助用戶決定應(yīng)該采取什么行動。一般來說，指令型分析并不單獨使用，而是在前面所有方法都完成后，最后需要完成的分析方法舉例來說，交通規(guī)劃分析考慮到每條路線的距離、每條線路的運行速度、以及當前的交通控制等因素，以幫助選擇最佳的回家路線。

      對于那些剛剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的分析師來說，對于數(shù)據(jù)挖掘分析人員最重要的能力是什么，他們給出了各種各樣的回答。實際上，數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域最重要的能力是：能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成非專業(yè)人員也能清晰理解的深刻見解。利用一定的工具幫助大家更好的了解數(shù)據(jù)分析在挖掘數(shù)據(jù)價值方面的重要性，是非常有必要的。以上就是小編給您帶來的常用數(shù)據(jù)分析方法，簡單的數(shù)據(jù)分析。