數據分析是將數據清洗，分離和解釋為有用的業務見解以進行準確決策的過程。其目的是瀏覽數據池并提取有用的信息，這些信息將使企業受益于了解其當前和未來的業務功能。不知不覺中，我們也在日常生活中應用了數據分析的基本原理。例如，當我們通過考慮上次發生的事情或做出決定后將來會發生什么來做出人生決定時，那就是數據分析。

數據分析的必要

經過計算和分析的決策使我們的生活和工作都受益匪淺。如果您覺得自己的業務停滯不前，則必須回顧自己的錯誤，從錯誤中學習（分析），并計劃更好地避免這些錯誤。即使您的業務蒸蒸日上，您也必須確保其進一步發展。為此，您要做的就是分析您的業務數據和業務功能。

數據分析技術與方法

數據分析技術因企業而異。但是，這里是基本的分析技術：

• 文本分析–也稱為數據挖掘，文本分析是使用數據挖掘工具在大型數據集中發現模式的一種方法。此過程將原始數據轉換為業務信息，然后將其傳達給組織的關鍵決策者，例如董事會和利益相關者。通過市場上存在的商業智能工具，此方法提供了一種提取數據并對其進行檢查以解釋數據的方法。

• 統計分析–統計分析回答了“發生了什么？”這一問題。使用儀表板上的過去數據。 這種數據分析技術包括收集，分析，解釋，呈現和建模數據集或數據樣本。在這種方法中，有兩類：

• 描述性分析，用于分析完整數據或數值數據樣本，以顯示連續數據的均值和偏差以及類別數據的百分比和頻率。

• 推論分析，它從完整的數據中分析一個樣本，以通過遍歷不同的樣本從同一數據集中得出不同的結論。

• 診斷分析–回答“為什么會發生？”這一問題。 通過統計分析的結果找到原因。 當業務功能出現新問題時，此方法可用于確定數據的行為模式。

• 預測分析–這種分析方法回答了“可能發生什么？”的問題。 通過基于當前和過去的數據對未來結果進行預測。 有了詳細的信息，預測將更加準確。

• 規范分析–該技術結合了所有先前分析的見解，以檢查哪種操作最適合特定情況。 大多數數據驅動型公司都使用這種技術，因為預測性和描述性分析并不能提高數據性能。

流程細分

數據分析包括以下步驟：

• 必需的數據收集–要收集必需的數據，重要的是確定其原因或目的。 知道目的之后，下一步就是選擇正確的方法。 您將必須決定要分析的內容，應進行多少測量以及在何處使用這些見解。

• 數據收集量–收集所需的數據后，您將知道要測量的數據量。因此，因此，您必須隔離并收集數據以進行分析。由于數據將通過不同的來源進行收集，因此最好對其進行管理。

• 數據清理–并非所有已收集的數據都可用于此目的。 因此，應將其清除以除去所有重復的記錄，空格和錯誤。 分析的結果將取決于數據的清潔程度。

• 數據分析–收集，清理和處理數據后，您可以對其進行操作以提取所需的信息。 在此階段，您可以使用數據分析工具，以幫助您更好地了解數據集。

• 數據解釋–分析完成后，該是解釋結果以找出最佳結果的時候了。 可以以表格或圖表的形式傳達此解釋。

• 數據可視化–所述結果需要以圖形方式傳達給組織的員工。 只有當每個人都朝著共同目標努力時，公司才能實現其業務目標。

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