描述性分析 - 应用

描述性分析几乎应用于每个行业领域。描述性分析的一些关键应用领域如下：

保险

分析历史数据以检测模式和趋势，以评估风险和保险费率政策。保险数据分析是获取和分析保险数据以获得重要且可操作的见解。这项技术使保险公司能够做出更明智的决策。然后使用高级统计软件和保险数据分析解决方案对其进行分析。

每个保险公司都拥有大量数据。在当今竞争激烈的保险市场中，利用您的数据分析能力对于成功至关重要。其主要目标是在数据中找到重复模式和新兴趋势。这些信息可用于确定定价、评估风险、提高运营效率以及检测保险行业中的欺诈行为。保险公司利用数据分析技术从数据中获取见解，并且肯定将具有竞争优势。它使保险公司能够通过分析大量数据来做出明智的决策。它作为一种战略工具，使保险公司能够以更高的智能和效率运营。

金融服务

在当前时代，金融世界中，专业人士一直在寻找更有效的方法来处理和解释大量数据。描述性分析已成为该领域的关键方法。由于以下一些关键原因，它在金融行业中得到最广泛的应用：

• 销售趋势分析 - 它有助于识别销售数据中的趋势，使金融专业人士能够更好地了解影响销售成功的因素。
• 客户行为模式 - 通过研究客户数据，企业可以获得对其购买模式和偏好的宝贵见解，这对营销和产品开发至关重要。
• 财务绩效监控 - 描述性分析提供了对财务绩效随时间推移的详细分析，这有助于预算和财务计划。

总的来说，它检查过去的交易数据以分析客户支出模式，并确定潜在的降低成本或增加收入的领域。

零售

利用描述性分析，零售商可以组织其数据以构建业务故事。它的工作原理是将从不同来源（POS 终端、库存系统、OMS、ERP 等）收集的原始数据组合起来，以产生有关过去和现在绩效的有用见解。这包括分析促销活动中的销售数据，以确定哪些优惠和策略最有效地推动了客户购买。

传统上，分析师在 Excel 中手动执行此操作，方法是从各种来源获取数据、对其进行结构化、制图等。现在，可以使用商业智能工具和集成来自动化许多这些数据收集和报告任务。

简单来说，描述性分析使用数据来描述组织中“正在发生的事情”。但是，它无法回答“为什么”问题，除非与其他揭示模式和关联的数据分析类型配对。描述性分析可以帮助零售商更多地了解其客户的购买模式、选择、心态等；它有助于相应地制定业务策略。

此外，借助描述性分析，专家可以更多地了解推动网站流量的因素以及访问者到达您的网站后所执行的操作，从而可以改善其用户体验。使用描述性分析可以帮助您更好地了解目标客户的偏好，识别其活动中的模式，并创建与之相关的內容。

医疗保健

医疗保健分析是对数据和统计分析的系统应用，以增强医疗保健交付、结果和管理。这是一个从不同来源收集、分析和解释健康数据的过程，包括电子健康记录 (EHR)、计费系统、保险、医学影像、基因测序、付款人记录、药物研究等。医疗保健分析使企业能够成功地检测数据中的模式、趋势和相关性。这种方法对于改善患者护理、提高运营效率和提高财务成果至关重要。

描述性分析以多种方式增强患者的治疗效果；医疗保健分析有助于评估患者人口统计信息，以更好地了解不同群体的需求。通过研究患者入院和再入院数据，识别有助于改善患者护理和优化资源分配的因素和模式。医院还可以通过分析急诊科数据来确定等待时间的来源，更好地为患者服务和治疗，并开放设施来解决问题。在人口层面，描述性分析可以检测疾病暴发的模式并比较不同的治疗机制，以帮助防止暴发蔓延。

描述性分析可以通过分析设备、用品和员工的使用情况来优化资源分配和最大程度地减少浪费，从而改善医疗保健。通过评估财务数据中的模式，分析师可以更好地了解提供服务的成本，并发现降低成本的选择。通过汇总和分发患者满意度调查结果来改善患者护理。

能源

随着竞争对手越来越多、可再生和替代能源的出现以及不断变化的消费者需求，能源行业必须努力应对新时代的变化。因此，数据分析是帮助能源行业成功完成所有变革的重要工具。能源行业已经有一些数据分析应用，并且正在推出新的数据驱动型能源服务来满足现代消费者需求。

使用数据分析技术分析和推导出与能源生产、消费和分配相关的数据见解。随着能源行业寻求优化运营、提高效率并根据数据驱动的见解做出明智的决策，这一领域变得越来越重要。分析历史能源消耗数据以预测未来的能源需求、优化分配并确定潜在的节能领域。总的来说，其结果以以下方式促进：

• 分析用电数据 - 描述性分析通过从家庭收集客户用电数据（例如电费账单和电表数据），然后分析和更好地了解客户使用电力的行为来工作。
• 执行预测 - 为了维护电网系统并确保其始终高效运行，我们可以利用数据分析根据数据进行预测性维护。数据分析可以持续预测系统或机器的哪些部件需要维护或修理以及何时需要维护或修理，从而可以及时安排修复，以避免可能中断运营的损坏。
• 监督网络运营 - 实时数据分析使我们能够查看和监控电网系统的性能，确保其以最大容量运行。此外，如果系统出现问题或故障，它将能够立即检测并解决问题。
• 分布式能源资源 - 分布式能源资源是电网的小规模电源。它将电力分配到电网上的电力负载。DER 是相互连接在电网中的小型电源供应商。为了正常工作，DER 必须适当地集成到更广泛的电网中。
• 智能能源平台 - 用于太阳能交易的数字能源管理系统。其主要目的是促进生产者和消费者之间的能源交易。我们使用数据分析应用程序和人工智能技术来估算所有制造商的电力需求和生产能力。因此，我们可以更准确地匹配买家和卖家，并分析运营数据以确保最佳性能。

生命科学

数据分析对于生命科学行业至关重要，因为它提供了对数据见解的基本了解。它使生命科学工作者和研究人员能够利用数据的力量进行持续创新和进步。开发患者画像并分析依从性数据以预测不遵守治疗计划的可能性，并设计有针对性的干预措施。数据分析对于各种治疗方法、个性化医疗以及深入了解复杂的医疗保健和生命科学系统至关重要。在生命科学中实施数据分析为改善医疗保健服务、更有效的治疗方法和更好的患者护理创造了潜在的机会。

数据分析对于生命科学行业至关重要，因为它提供了至关重要的见解和数据。它使生命科学工作者和研究人员能够利用数据的力量进行持续创新和进步。数据分析对于各种治疗方法、个性化医疗以及深入了解复杂的医疗保健和生命科学系统至关重要。在生命科学中实施数据分析释放无限的可能性，从而导致改善医疗保健服务、更有效的治疗方法和更好的患者护理。

一些关键应用领域包括：

• 基因组学和遗传学 - 数据分析使识别致病基因、进行群体遗传学研究和开发个性化医疗方法变得更加容易。
• 药物发现和开发 - 生物数据分析允许无缝识别潜在的治疗靶点、安全性和有效性以及药物开发程序。它对于高通量和虚拟筛选以及基于结构的药物设计至关重要。
• 临床试验 - 分析来自临床试验的患者数据简化和简化了评估更安全和更有效的药物和疗法的过程。它有助于患者分类、潜在不良事件识别和试验效率。

• 流行病学 - 数据分析用于检查人群中的疾病模式和趋势，以更好地了解疾病传播和相关的危险因素。它能够进行疫情分析、疾病建模和公共卫生规划。
• 影像数据分析 - 数据分析正在改变医学影像，使其能够更快、更准确地诊断复杂的图像。图像分割和模式识别使放射科医生能够更精确地检测异常情况，从而带来更好的患者预后和更有效的治疗策略。

制造业

描述性分析可以指对生产过程中收集的时间序列数据的研究，从而为决策者提供全面的绩效和趋势视图。分析生产和质量数据以识别导致生产故障的因素，提高流程效率并增强产品质量。

生产中的数据来自各种来源和流程，包括生产设备传感器和监控系统等。这些数据洞察力使流程工程师能够轻松评估其流程数据并回答以下问题：-

• 我们的生产流程如何？
• 这个问题发生的频率是多少？
• 主要问题是什么？
• 我能否跟踪与良好行为的偏差？
• 接下来预计会发生什么？