什么是数据分析?

 
数据只是数据，但是通过分析它可以变成可操作的信息
组织正变得越来越以数据为驱动力-基于这样的认识，即企业拥有的有关其产品，服务，客户和员工的信息是其最有价值的资产之一。因此，数据分析可用于帮助公司了解其业务并做出更好的决策。
但是什么是数据分析?这似乎是一个简单的问题，但仍然值得探讨。从某种意义上说，它是对数据集的研究，以便得出关于其中所含信息的结论。专用系统正在越来越多地完成这一工作。
尽管组织可以使用数据分析来使他们做出更明智的决策，但学术界也可以使用它来研究科学模拟，理论和假设。一个用例是将一种算法应用于数据集，以寻找有助于业务决策的趋势。
大数据分析从大量的原始数据开始，需要专业的信息处理来获取洞察力，而数据分析则侧重于分析师已经知道的知识以及他们可以从现有数据集中得出的结论。
它还可以指用于提高生产率，确定优势和劣势，简化内部流程并削减成本的定性和定量方法和程序。可以对数据进行提取和分类以识别和分析数据和模式，并且实践会根据业务需求而变化。
更改数据可以进行有条理的决策。例如，社交网站可以收集有关用户偏好，兴趣的数据，并根据年龄，性别或位置等标准进行划分。全面的分析可以揭示重要的用户和客户发展，并启用社交网络的内容配置，布局和一般策略。
该术语还可以指用于将数据处理为可操作的信息的应用程序。范围从商业智能到报告和在线分析处理。
数据分析在某种程度上与业务分析具有可比性，尽管后者与业务用途有关，而数据分析具有更广泛的重点。
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数据分析方法的类型
数据分析可以分为两种类型：探索性数据分析(EDA)和确认性数据分析(CDA)。前者旨在发现数据中的模式和关系，而后者则使用统计技术来验证关于数据集的假设。
数据分析还可以分为定量数据分析和定性数据分析。定量数据分析着眼于具有可量化变量的数值数据，这些变量可以进行统计比较或测量。后者试图检查有意义的符号内容，例如文本，图像，音频和视频。
先进的数据分析形式
有更高级的数据分析形式，例如数据挖掘。这涉及对数据集进行分类以识别趋势，模式和关系。文本挖掘提供了一种分析基于文本的文档或消息的方法。
描述性和诊断性分析可以回顾现有数据并得出趋势或诊断潜在问题，例如事件是否影响销售或营销活动的有效性。
预测分析旨在预测设备故障或客户行为趋势。规范分析不仅限于此，而且着重于预测某些事件时应采取的行动。
数据分析的过程和方法
数据分析中的更多工作发生在数据的收集，准备和集成中。然后是分析模型的开发，测试和修订，以确保产生精确的结果。
该过程从数据收集开始，在此数据科学家确定特定分析应用程序所需的数据。可以将来自各种来源的数据汇总在一起，并转换成通用格式，然后上传到分析系统中，例如数据仓库，Hadoop集群或数据库。
数据准备就绪后，任何质量问题都需要修复，因为这可能会影响分析应用程序的准确性。进行更多的数据准备工作以组织数据进行分析。
最后，在对模型进行测试和修改之后，将其与完整的数据集一起投入生产模式，以便数据可以解决特定的问题。
现代的嵌入式分析功能可以通过提供集成和安全性，产品愿景以及持续支持的最佳工具，帮助组织快速进入市场。在本指南中了解更多信息。
数据分析的未来
物联网的发展等创新和流行趋势极大地加速了数据捕获过程。但是，由于数据质量问题和资源不足，组织仍然难以获得所有可能的收益。
传统上，核心旧版IT基础架构的局限性限制了数据分析功能。技术越分散，应用程序和数据可以融合的越少。结果，对于能够在多个数据源之间创建无缝链接以实现同构数据策略的工具的需求正在增长。
这就是云技术的用武之地。就像IT的许多方面一样，云正在转变数据分析，使工具能够从托管在内部的大量数据源中提取信息。但是，如果不对分析工具本身进行改进，那么云将毫无用处。幸运的是，当考虑到最初数据分析支持决策过程时，进步是显而易见的，但是工具现在越来越有能力自行做出更好的决策。希望这种两管齐下的方法继续其当前的发展轨迹。
尽管如此，我们只是处于数据时代的开始。有这么多种可能性，很难准确地预测数据分析的方向。尽管随着时间的流逝，工具可能会有些矛盾地发展，以解决目前限制其使用的数据质量问题。并且，与许多领域一样，该领域的当前职业可能会逐渐过时。这些结局是相当具体的，尽管周围是天空的极限。