南安普顿大学数据分析课程知识补习

数据分析是一门分析原始数据以得出信息结论的科学。许多数据分析技术和流程都已自动化，成为机械流程和算法，对原始数据进行操作，供人类使用。

数据分析是一个宽泛的术语，包含许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以通过数据分析技术来获取可用于改善情况的信息。数据分析技术可以揭示趋势和指标，否则这些信息就会在大量信息中消失。这些信息可用于优化流程，从而提高整体业务或系统性能。

1.了解数据分析

例如，制造公司通常会记录各种机器的正常运行时间、闲置时间和工作队列，然后分析数据，更好地规划工作量，使机器运行更接近峰值性能。

数据分析的作用远不止识别生产中的瓶颈。游戏公司利用数据分析来确定玩家奖励计划，使大多数玩家在游戏中保持活跃。内容公司也使用许多相同的数据分析来激励用户点击、观看或重复使用内容，以便进行下一次浏览或点击。

数据分析之所以重要，是因为它能帮助公司优化业绩。通过将数据分析融入业务模式，公司可以找出更有效的业务方式并存储大量数据，从而帮助降低成本。

2.数据分析的阶段

数据分析分为几个阶段：

第一步是确定数据要求，即如何汇总数据。数据可以按年龄、人口统计学、收入或性别分类。数据值可以是数字或分类。

数据分析的第二阶段是数据收集过程。可以通过电脑、在线资源、摄像头、环境资源或工作人员等各种来源进行收集。

收集到数据后，需要对数据进行整理，以便进行分析。这可以通过电子表格或其他可接受统计数据的软件来完成。

然后在分析前对数据进行清理。对数据进行清理和检查，以确保没有重叠或错误，也没有不完整的数据。在将数据发送给分析师进行分析之前，可以通过这一步骤纠正任何错误。

3.数据分析类型

数据分析有四种基本类型：

描述性分析：描述特定时期内发生的情况。浏览量增加了吗?本月的销售额比上个月高吗?

诊断分析：更侧重于事件的原因。它涉及更多输入数据和一些猜测。天气是否对啤酒销量有影响?上次营销活动是否对销量产生了影响?

预测分析：这种分析着眼于短期内可能发生的情况。上一次炎热夏季的销售情况如何?有多少天气模型预测今年夏天会很热?

规定性分析：提出行动计划建议。如果用这五个天气模型的平均值来衡量炎热夏季的概率，且平均值大于 58%，那么我们就应该在啤酒厂增加一个晚班，再雇一辆油罐车来提高产量、

数据分析是金融界许多质量控制系统的基础，包括非常流行的六西格玛计划。如果不能正确测量，无论是重量还是生产线上每百万件产品的缺陷数量，几乎不可能对任何东西进行优化。

采用数据分析技术的行业包括旅游业和酒店业，这些行业的周转速度很快。该行业可以收集客户数据，确定问题所在以及如何解决问题。

医疗保健行业结合使用大量结构化和非结构化数据，并利用数据分析快速做出决策。同样，零售业也利用大数据来应对不断变化的客户需求。零售商收集和分析的信息可以帮助他们识别趋势、推荐产品和增加利润。

4.数据分析技术

数据分析师可以使用各种分析方法和技术来处理数据和提取信息。其中最常用的方法包括;

回归分析 分析因变量之间的关系，以确定一个变量的变化如何影响另一个变量的变化。

因子分析将大数据集缩小为小数据集。这种分析的目的是找出隐藏的趋势，否则很难发现这些趋势。

队列分析是将数据集分解成类似数据组(通常是客户人口统计数据)的过程。这样，数据分析师和其他数据分析用户就可以更详细地分析特定数据子集的数字。

蒙特卡罗模拟建模模拟不同结果的概率。蒙特卡罗模拟通常用于降低风险和防止损失。这些模拟包括更多的值和变量，通常比其他数据分析方法更具预测性。

时间序列分析跟踪一段时间内的数据，并考虑数据点的值与该数据点的出现之间的关系。这种数据分析方法通常用于识别周期性趋势或财务预测。

5.数据分析工具

数据分析已从一种技术能力迅速发展为各种数学和统计方法来分析数字。数据分析师可以使用各种软件工具来收集数据、存储信息、处理数据和报告结果。

数据分析一直与电子表格和 Microsoft Excel 有着松散的联系。数据分析师还经常使用原始编程语言来转换和操作数据库。

数据分析师还可以帮助创建报告并传播他们的研究结果。Tableau 和 Power BI 是数据可视化和分析工具，用于收集信息、分析数据并通过仪表盘和报告传播结果。

其他支持数据分析师的工具也在不断涌现。SAS 是一个有助于数据挖掘的分析平台。Apache Spark 是一个开源平台，有助于处理大型数据集。数据分析师拥有广泛的技能，可以进一步提升他们为企业提供的价值。

6.数据分析的作用

数据分析可以通过识别模式来改善许多行业的运营、效率和生产力。使用这些技术可以为公司和企业带来竞争优势。这一过程包括四个主要分析步骤

a.数据挖掘

顾名思义，这一步骤涉及从各种来源 "挖掘 "或收集数据和信息。然后，以单一格式重新创建各种形式的信息，以便最终对其进行分析。这一过程所需的时间可能远远长于其他步骤。

b.数据管理

数据需要一个数据库来存储、管理和提供对挖掘过程中收集的信息的访问，因此数据分析的下一步就是创建这样一个数据库来管理信息。SQL 是数据分析早期常用的工具，到 2023 年仍在广泛使用。这种计算语言创建于 1979 年，为查询关系数据库和分析由此产生的数据集提供了便利。

c.统计分析

第三步是统计分析。它涉及将收集和存储的数据解释为一个模型，以确定可用于解释未来数据的趋势。这需要使用 Python 等开源编程语言。更具体的数据分析工具，如 R，可用于统计分析或图形建模。

d.数据呈现

数据分析过程的结果需要共享。最后一步是对数据进行格式化，以便其他人(尤其是公司内负责增长、分析、效率和运营的人员)可以访问和理解这些数据。股东也可以访问这些数据。

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