數據分析導論
數據分析被定義為一種技術，通過對數據進行清理、轉換、檢查和建模等過程來執行市場分析，收集數據的隱藏洞察，從而提高生產力和業務增長，改進業務研究，并使用數據分析工具（如Tableau、Power BI、R和Python、Apache Spark等）基于可用數據生成報告。
它指的是分析數據以提高生產力和業務增長的技術。它是檢查、清理、轉換和建模數據的過程。
Hadoop、數據科學、統計和；其他
為什么我們需要數據分析
我們需要數據分析，主要原因如下：
- 收集隱藏的見解</李>
- 根據可用數據生成報告</李>
- 進行市場分析</李>
- 改進商業策略</李>
誰是數據分析師
數據分析師是從各種來源、結構和模型收集數據，以找到生成報告的模式的人。各個行業都試圖收集一組不同的數據，從中創建一個模型。例如，制造業公司會記錄各種參數，比如制造單元的隊列狀態，以及如何將其與質量保證、包裝和存儲單元等其他單元同步，以確保停機時間最小化。這里的想法是減少資源的閑置使用，這將在不影響成本的情況下提高生產率。與制造業一樣，游戲業等其他行業也會跟蹤用戶的獎勵，食品配送公司可以跟蹤特定人口結構中人們的飲食習慣。
所需的基本步驟
現在我們將討論數據分析的一些基本步驟：
 ；
第一步：這里的主要任務是分析數據。在當前的結構中，大多數傳統行業甚至不知道他們已經擁有的數據，因為在早期，交互數據和事務數據之間沒有明確的區別。因此，在實現機器學習或人工智能的情況下，最大的挑戰是找出數據所在的位置以及數據是如何存在的。這涉及到對大量數據進行數據分析，并找出數據正確性、數據完整性、空百分比等屬性，尤其是可用數據的相關性和分類。
第2步：然后我們需要使用任何非結構化數據存儲方法來存儲這些數據。這與通過現有的大數據基礎設施處理非結構化數據是一樣的。現代的存儲基礎設施不同于傳統的RDBMS。現在，大數據基礎設施可以從非結構化數據中提取信息，比如Facebook評論或通過電子郵件發送的消息。
第3步：下一步是在對數據進行分類和分組后構建模型。一旦準備好數據模型，系統將開始提取信息。
第4步：一旦數據開始流動，就可以關聯和處理各種數據，如交互數據和事務數據，以建立一種模式，這種模式不僅能夠創建歷史數據報告，而且在輸入人工智能引擎時，還能夠為未來定義明確的策略。
數據分析的類型
下面將解釋各種類型。
1。描述性分析
這種分析告訴企業什么是正確的，什么是錯誤的。例如，當一家餐廳得知，那些訂購過披薩的用戶繼續重新訂購披薩，但他們的意大利飯沒有重新訂購。這給了餐廳一個提示，他們應該改進意大利調味飯的配方，并將重點放在披薩上，以保持生意的運轉。
2。診斷分析
這告訴你為什么會發生這樣的事情，如果你以黑莓為例，數據顯示，隨著iPhone市場開始蓬勃發展，他們的觸摸屏手機沒有鍵盤，黑莓手機的銷量下降，這家公司的市場份額大幅下降。這是一個診斷分析的實際例子。
3。預測分析
這種分析策略告訴企業可能發生什么。另一個現實生活中的例子是柯達。他們很晚才意識到電影攝影最終將滅絕，新的未來將是數字化的，因此他們的預測分析失敗，尼康、佳能、索尼等公司占領了市場?？逻_進軍數碼相機市場太晚了，對他們來說已經結束了。
4。規定性分析
該分析旨在理解和描述未來的行動方針，以發展或維持當前業務。通常，公司使用機器學習技術和算法來定義未來的業務規則。這方面的一個例子是，任何一家電信公司都知道，隨著手機的計算能力越來越強，通話的優先級將降低，重點將增加對移動數據的消耗。
常用工具
讓我們來看看一些廣泛使用的數據分析工具，以及在這一領域處于市場領先地位的一些工具：
- 表格：連接到各種數據源后，可以創建數據可視化、儀表板和分析報告。該工具適用于非結構化數據，因此與大數據兼容</李>
- Power BI:以前它是MS Excel的擴展，后來它變成了一個單獨的工具。它是輕量級的，并且經常更新</李>
- R和Python:如果你喜歡自定義編碼和定制，那么R和Python就是你的選擇。R更適用于統計分析，而Python內置了現成的數據分析庫</李>
- Apache Spark:Apache Spark是一款快速、輕量級、大規模的數據處理器，它可以執行大數據集群中的數據，并可以快速處理大量數據</李>
結論
我們可以說，正確地使用數據可以為任何業務提供新的見解，從而確保資源的有效利用，更好地了解客戶和市場，最終實現業務增長。
