因為數據分析是如此的重要，我們有必要花時間深入研究相關的概念和技術，以便在企業數字化轉型的過程中更有效地利用數據為公司創造價值。接下來就由小編為您介紹數據分析的概念，數據分析的目的和意義。

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數據分析的概念

一、數據分析的概念

根據維基百科的定義，數據分析是指“通過對數據的廣泛應用、統計分析和量化分析，建立解釋和預測模型，以及基于事實的管理，以支持決策并采取相應措施。下一步，我們將了解分析領域的相關概念：

1.商業智能集成：BI是一種70年代有特殊歷史意義的概念。一般來說，BI是指關鍵績效指標(KeyPerformanceIndicator(KeyPerformanceIndicator)。對數據存儲和組織的全球化趨勢進行分析和反思。

2.業務/數據分析)(業務/數據分析：數據分析可以被看作是包含BI在內的進化版本的BI的升級版本，并增加了KPI的預估和趨勢預測等功能。

3.數據挖掘、數據處理：這個概念涉及到數據集中的模式發現。相對于BI，數據挖掘主要依靠高級的統計和數學方法來挖掘那些在數據集中無法清晰呈現的模式。

4.數據分析(數據分析)：該領域與上面提到的商業/數據分析(Business/DataAnalytics)相似，但并不是指在商業或企業場景中的應用，它可用于各種與數據分析相關的場景。

5.在數據科學方面(DataScience)：《數據科學》是包括數據分析、機器學習(MachineLearning)、數據工程等多個方法學的總稱。上述兩種數據相關技術都是通過數據科學來實現其功能的(見圖1.0)，其最終目標是幫助、支持商業決策，使業務監控盡可能地實現流程自動化。

二、數據分析的目的與意義

1、數據分析的目的，是要對過去所發生的現象進行評價和分析，找出事物存在的證據和原因，從而對未來事物的發生和發展作出結論，從而形成指導未來行為的認識或依據。其核心不在于數據本身，而是要設計出有意義、有價值的數據分析主題和指標體系，通過科學有效的方法進行分析，然后發現問題的優化迭代。不管分析給出的結果是正反兩方面，都是價值載體，必須客觀地面對。

2.數據分析的重要性與其意義主要體現在以下方面：

(1)有利于企業加強科學管理，提高管理水平。在實施科學管理的企業中，有效發揮企業的決策、計劃、組織、領導、控制等職能，都必須以科學的態度，充分利用各種數據信息，分析企業實際情況。舉例來說，每一次決策，都要提前進行科學預測；每一次經營活動，都需要量化的監督；每一項工作，都需要總結、分析和改進。可以說，企業的一切活動都離不開數據分析，它是企業管理必不可少的管理手段，也是提高和提升企業管理決策水平的利器。

(2)有利于企業實現簡單化管理，提高經營管理效率。任何一個企業管理工作都是圍繞著企業的效率和效益展開，數據分析工作也不例外。在過去的百年中，管理學界總結并創造了大量的數據分析方法和模式，推動了企業的規范化、標準化管理工作，只要能積極學習和運用，就能大大提高人們的認識效率和工作效率。

(3)有利于提高企業經濟效益，增強核心競爭力。提高經濟效益是經濟發展的客觀要求。企業要達到這一要求，就必須進行生產活動的監測和數據分析。企業年度預算目標完成進度對比分析，發現差距及其原因，采取及時的對策，有利于提高企業經濟效益。對標分析的目的是通過與競爭對手進行對標分析，從而提高企業的核心競爭力。

(4)有利于企業完善經濟責任制和做好內部分配。運用資料分析，考察客觀經濟環境的變化對企業各項經濟活動的影響，分清影響企業及其內部各部門、單位經濟效益的主、客觀原因；找出內部各單位的經營管理活動對企業實現目標的影響和應付的經濟責任，這對正確評價和考核各部門和各單位的工作業績，明確職責與貢獻大小，搞好企業內部分配，合理獎懲，具有重要意義。

      在我們談論數據分析時，任何新的趨勢話題中，這個詞的定義和用法都會迅速改變，這完全取決于使用數據的用戶。如今，所有人都在談論數據和人工智能，但是對其基本含義的理解因人而異。以上就是小編為您介紹的數據分析的概念，數據分析的目的和意義。