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数据分析的类型模式

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发表于 2019-10-25 15:51:22 | 显示全部楼层 |阅读模式

数据分析的类型模式
1.描述型:发生了什么?
这是最常见的一种。在业务中,它向分析师们提供业务的重要衡量标准的概览。
  一个例子是每月的利润和损失账单。类似地,分析师可以获得大批客户的数据。了解客户(如,30%的客户是自雇型)的地理信息也可认为是“描述型分析”。充分利用可视化工具能增强描述型分析所带来的信息。

2.诊断型:为什么会发生?
这是描述型分析的下一步难题。通过评估描述型数据,诊断分析工具使得分析师们能够深入分析问题的核心原因。

设计良好的商业信息dashboard整合了时间序列数据(譬如,在多个联系时间点上的数据)的读入、特征的过滤和钻入功能,能够用于这类分析。

3.预测型:可能发生什么?
预测型分析主要是进行预测。某事件在将来发生的可能性,预测一个可量化的值,或者是估计事情可能发生的某个时间点,这些都可以通过预测模型完成。

预测模型通常运用各种可变数据来作出预测。数据成员的多样化与可能预测的目标是相关联的(如,人的年龄越大,越可能发生心脏病,我们可以说年龄与心脏病风险是线性相关的)。随后,这些数据被放在一起,产生分数或预测。

在一个充满不确定性因素的世界里,能够预测允许人们作出更好的决定。预测模型在很多领域都被用到。

4.指导型:我需要做什么?
在价值和复杂度上,下一步就是指导性模型。指导性模型基于发生了什么、为什么会发生以及一系列“可能发生什么”的分析,帮助用户确定要采取的最好的措施。很显然,指导性分析不是一个单独的行为,实际上它是其他很多行为的主导。

交通应用是一个很好的例子,它帮助人们选择最好的回家路线,考虑到了每条路线的距离、在每条路上的速度、以及很关键的目前的交通限制。

另一个例子是生成考试时间表,不让任何学生的时间表发生冲突。

不同类型的分析能提供不同的商业价值,每一种分析都有它自己的用处。
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