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数据分析是为了回答问题、识别趋势和得出结论而对数据进行的检查。在公司中使用数据分析时，通常称为业务分析。

Microsoft Excel 和 Power BI、Google Charts、Data Wrapper、Infogram、Tableau 和 Zoho Analytics 等工具、框架和软件可用于分析数据。它们可以帮助您从不同角度探索数据，并创建可视化图表，以阐明您想讲述的故事。

算法和机器学习也正在进入数据分析领域，可用于收集、分类和分析更大规模的数据，速度比人类更快。编写算法是更高级的数据分析技能之一，但您并不需要深入了解编程和统计建模知识，就能从数据驱动决策中获益。

一、谁需要数据分析?

组织中的每个决策者都需要对数据分析有基本的了解。如今，数据的获取比以往任何时候都更加广泛。如果在制定战略和决策时不考虑所获取的数据，就可能错失重要的机遇或它们发出的警告信号。

二、四种主要的数据分析类型

了解四种主要的数据分析类型，从数据中获得最佳见解。以下是您可以单独使用或组合使用的数据分析类型的细目，以便从贵组织的数据中获得最大收益。

1.描述性分析

描述性分析是最简单的分析类型，是其他类型分析的基础。 它可以从原始数据中提取趋势，并对已经发生或正在发生的事情进行简单描述。

描述性分析回答 "发生了什么 "的问题。

例如，假设在分析贵公司的数据时，您发现某种产品(游戏机)的销售额随季节而增加。 在这种情况下，描述性分析可以显示："每年 10 月、11 月和 12 月初，这种游戏机的销量都会增加"。

数据可视化非常适合为描述性分析提供信息，因为图形、图表和地图可以清楚地显示数据的趋势(下降和高峰)。

2.诊断分析

诊断分析要解决的逻辑问题是："为什么会发生这种情况?

再进一步，这类分析会比较同时出现的趋势和变化，确定变量之间的相关性，并在可能的情况下确定因果关系。

继续前面的例子，深入研究游戏机用户的人口统计数据，我们会发现他们的年龄在 8 到 18 岁之间。 然而，大多数客户的年龄在 35 岁至 55 岁之间。 对客户调查数据的分析表明，购买游戏机的主要动机之一是作为礼物送给孩子。 秋季和初冬销售额的增长可能与送礼假期有关。

诊断分析有助于找出组织问题的根源。

3.预测分析

预测分析用于预测未来趋势和事件，并回答 "未来会发生什么?通过分析历史数据和行业趋势，可以对公司未来的发展做出明智的预测。

例如，如果您知道在过去 10 年中，每年 10 月、11 月和 12 月初的视频游戏机销量都会增加，那么您就有足够的数据来预测明年会出现同样的趋势。 根据视频游戏行业的整体上升趋势，这是一个合理的预测。

预测未来可以帮助企业根据可能出现的情况制定战略。

4.规范性分析

最后，规范分析法回答了 "我们下一步该怎么做?规范性分析考虑所有可能的情景因素，并提出可操作的步骤。 这种类型的分析对于数据驱动决策特别有用。

用一个视频游戏来完成示例：您的团队应该如何应对冬季礼品所预期的季节性趋势? 您可能会决定用两个广告进行 A/B 测试，一个针对产品的最终用户(儿童)，另一个针对客户(他们的父母)。这一测试的数据可以为如何进一步利用季节性增长及其预期原因提供见解。 或者，他们也可以决定在 9 月份以圣诞节为主题加大营销力度，并将高峰期再延长一个月。

虽然人工规范性分析是可行且经济实惠的，但机器学习算法通常用于分析大量数据并推荐最佳的下一步措施。 算法使用 "if "和 "else "语句作为分析数据的规则。 如果满足某些条件组合，算法就会推荐特定的行动方案。 机器学习算法并不局限于这些命令，它们与数学公式一样，都是学习算法不可分割的一部分。

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