皇后大学数据分析的过程和类型指南

当今的企业需要一切可以利用的优势。由于瞬息万变的市场、经济的不确定性、不断变化的政治局势、挑剔的消费者甚至全球流行病等障碍，如今企业犯错的机会越来越少。希望保持业务增长的公司可以通过做出明智的决策和回答这个问题来增加成功的机会： "什么是数据分析?个人或组织如何做出决定?尽可能多地收集有用和可操作的信息，然后利用这些信息做出更明智的决策!

数据分析工作现已成为现代的增长行业之一，数据被视为市场上的 "新石油"。在这篇文章中，我们先来回答这个问题： 什么是数据分析?

一、什么是数据分析?

尽管许多团队、组织和专业人士都有不同的数据分析方法，但大多数都可以提炼出一个放之四海而皆准的定义。数据分析是对原始数据进行清理、修改和处理，以提取可操作的相关信息，帮助企业做出明智决策的过程。这一过程通过提供有用的信息和统计数据(通常以图形、数字、表格和图表的形式呈现)，帮助降低与决策相关的风险。

在日常生活中，我们每次做决策时都可以看到数据分析的一个简单例子，即评估过去发生了什么，或者如果我们做了这个决策会发生什么。从本质上讲，数据分析就是对过去或未来进行分析，并根据分析结果做出决策的过程。

在有关数据分析的讨论中，"大数据 "一词经常被使用。数据分析在将大量数据处理成有用信息方面发挥着关键作用。新手数据分析师如果想更深入地探索大数据的基本原理，就应该回到 "什么是数据 "这个基本问题上来。

二、什么是数据分析过程?

回答 "什么是数据分析 "这个问题只是第一步。现在我们来看看它是如何进行的。数据分析的过程，或者说数据分析的步骤，包括收集所有信息、处理信息、探索数据以及利用数据发现模式和其他信息。数据分析过程包括

1.收集必要的数据

问问自己为什么要进行分析，想要使用哪种数据，打算分析哪些数据。

2.收集数据

有了明确的要求，就该从数据源收集数据了。数据来源可以是案例研究、调查、访谈、问卷、直接观察和焦点小组。务必对收集到的数据进行整理，以便分析。

3.数据清理

并非所有收集到的数据都有用，因此需要对其进行清理。这一过程可以消除空白、重复记录和关键错误。在提交数据进行分析之前，必须进行数据清理。

4.数据分析

数据分析软件和其他工具用于帮助解释和理解数据并得出结论。数据分析工具包括 Excel、Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和 Microsoft Power BI。

5.数据解读

既然已经有了结果，就需要对其进行解读，并根据调查结果提出最佳行动方案。

6.数据可视化

数据可视化是 "以人们可以阅读和理解的方式用图形表示信息 "的一种花哨说法。您可以使用图表、图形、地图、点或任何其他方法。可视化可帮助您通过比较数据集和观察数据间的关系来获取有价值的信息。

三、数据分析类型

如今，技术和商业领域常用的数据分析类型有六种。它们如下

1.描述性分析

描述性分析包括总结和描述数据集的主要特征。它侧重于以有意义的方式组织和展示数据，通常使用平均值、中位数、模式和标准差等指标。它提供了数据概览，并有助于确定模式或趋势。

2.推理分析

推理分析的目的是从样本数据中得出对更广泛人群的推论或预测。它涉及假设检验、置信区间和回归分析等统计技术的应用。它有助于将样本结果推广到更大范围的人群。

3.探索性数据分析(EDA)

探索性数据分析侧重于在不预先设定假设的情况下探索和理解数据。它涉及可视化、统计摘要和数据剖析技术，以揭示有趣的模式、关系和特征。它有助于为进一步分析提出假设。

4.诊断分析

诊断分析旨在了解数据中的因果关系。它探索导致某些结果或行为的因素或变量。诊断分析通常使用回归分析、方差分析或相关分析等技术。

5.预测分析

预测分析涉及使用历史数据对未来结果进行预测或预报。它使用统计建模技术、机器学习算法和时间序列分析来识别模式并创建预测模型。它通常用于预测销售、客户行为或风险。

6.预测性分析

描述性分析超越了预测性分析，根据预测推荐行动或决策。它结合了历史数据、优化算法和业务规则，以提供可操作的见解并优化结果。它有助于决策和资源分配。

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