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加拿大阿尔伯塔大学数据分析课程补习

作者：海马发布时间：2023-06-03 11:36

对市场和客户的了解是商业成功的关键。但收集这些信息一直是个挑战。在今天的数字时代，你需要一个数据分析解决方案，它集成了一流的分析和数据管理功能，这样你就可以快速和轻松地访问数据，并分析你需要的信息--在你需要的时候和地点。

1.预测性数据分析

预测性分析可能是最常用的数据分析类别。公司使用预测性分析来确定趋势、相关性和因果关系。这个类别可以进一步细分为预测建模和统计建模，但要注意的是，这两个类别是不可分割的。

2.规定性数据分析

规定性分析是指人工智能和大数据的结合有助于预测结果并确定采取什么行动。这一类别的分析可以进一步分为优化和随机测试。利用ML的进步，规范性分析可以帮助回答诸如 "如果我们尝试这样做会怎样"。和 "什么是最佳行动方案?"。它可以测试适当的变量，甚至建议更有可能导致积极结果的新变量。

3.诊断性数据分析

虽然不像预测未来那样令人兴奋，但分析过去的数据可以在管理企业方面发挥重要作用。诊断性数据分析是对数据的审查，以了解已经发生的事情的因果关系或为什么发生。经常使用的技术有：数据挖掘、数据探索、数据开采和关联性。

4.描述性数据分析

描述性分析是报告的支柱：没有它，商业智能(BI)工具和仪表盘就无法使用。它回答了 "多少、何时、何地和什么 "等关键问题。

描述性分析可以分为两类：临时报告和预制报告。预制报告是事先准备好的报告，提供关于一个特定主题的信息。这方面的一个例子是由广告公司或广告团队发送的月度报告，详细说明了近期广告工作的表现。相比之下，临时报告是由用户创建的，通常是没有计划的。它们是为了回答一个具体的业务问题而创建的。这些报告对于获得关于特定查询的更详细的信息很有用。

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