描述性分析 - 简介

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什么是描述性分析？

描述性分析是一种数据分析类型，它分析组织或企业的历史数据；它通过识别模式、趋势和见解来总结数据。其结果使用数据聚合、数据挖掘和数据可视化技术描述了过去“发生了什么”。描述性分析是商业智能的基础；它对历史商业数据进行统计分析以找到相关结果。

**描述性分析的主要目标**是提供过去事件的数据洞察，帮助组织了解其绩效并为其组织或业务制定战略决策。

描述性分析中使用的技术

描述性分析中使用的一些最常见的技术如下：

• **数据汇总** - 聚合数据以提供摘要，例如平均值、总计或百分比。
• **数据可视化** - 使用图表、图形和仪表板以可视方式表示数据。
• **报告** - 创建静态或动态报告以传达见解。

描述性分析是最基本形式的分析之一，也是预测性和规范性分析等高级分析方法的基础。其分析结果更倾向于数据趋势、模式和关系，这对组织做出明智的决策至关重要。

描述性分析专家确定要查询和分析的数据；他们将数据查询转换为数学模型，然后将其应用于他们选择的数据。使用数据可视化的描述性分析非常容易，并帮助用户做出决策。

描述性分析是一个快速发展的领域，拥有光明的前景。它允许您做出更好的业务决策，并了解人们如何与公司和产品互动。一般的描述性分析方法包括数据收集、数据准备、探索性数据分析、数据可视化、统计分析和预测建模。描述性分析技能帮助用户设计商业智能模型，并支持组织利用大数据的力量。

描述性分析的组成部分

描述性分析的主要关键组成部分如下：

• **频数指标** - 包括计数、百分比和频率。
• **集中趋势指标** - 集中趋势指标包括均值、中位数和众数。
• **离散度指标** - 它测量范围、方差和标准差。
• **位置指标** - 它测量百分位数等级和四分位数等级

描述性分析的特点

描述性分析的一些最常见特征如下：

1. 数据汇总

此功能将大量数据压缩成易于理解的形式。它使用诸如聚合、统计度量（均值、中位数、众数）和数据可视化等技术。

2. 数据可视化

此功能以图形化和色彩鲜艳的形式呈现数据，使其更容易解释和识别模式。它包括图表、直方图、热图和仪表板。**例如**，一些例子是可视化随时间推移的销售趋势、客户细分或网站流量热图。

3. 趋势分析

此功能识别随时间推移的数据趋势，以提供上下文并为未来的决策提供信息。它使用时间序列分析、移动平均线和季节性分解。**例如**，一些例子是分析销售增长、网站访问量或股市价格的趋势。

4. 数据挖掘

数据挖掘功能探索大型数据集以发现模式、相关性和见解。它使用聚类、关联规则挖掘和异常检测技术。**例如**，一些例子是识别客户购买模式、发现不同变量之间的相关性或检测异常值。

5. 统计分析

统计分析功能应用统计方法来总结数据并对其进行解释。一些最常用的统计分析方法是描述性统计、相关性分析和假设检验。**例如**：查找平均值、标准差或相关系数以了解数据分布。

6. 报告

报告功能为利益相关者提供关键指标和绩效指标的定期更新。它包括报告、仪表板、记分卡和自动化报告系统。**例如**每月财务报告、每日销售仪表板或季度业绩审查。

描述性分析的重要性

描述性分析解析历史数据以查找业务趋势和模式。使用历史数据和基准测试，决策者可以全面了解绩效和模式，从而制定业务战略。它为企业提供有关其绩效、发展方向以及如何在竞争激烈的世界中立足的关键信息。

描述性分析分析一段时间内收集的数据，积累的数据可用于通过比较不同时期的度量来跟踪公司的成功。例如 - 通过比较季度统计数据来衡量销售额或支出，计算收入增长百分比，并使用图表和图形显示结果以易于理解。描述性分析结果确定了组织的优势和劣势领域。例如 - 描述性分析数据包括同比价格变化、环比销售增长、用户数量和每个用户的总收入。描述性分析与更新的分析（如预测性和规范性分析）一起使用。

描述性分析允许专业人员使用一些工具（例如员工创造的收入或支出作为收入百分比）来比较业务群体的绩效。它还将分析结果与已知的行业平均值或其他企业的公布结果进行比较。这种比较分析为组织指明了其所处的位置以及需要改进的地方。

描述性分析如何在商业分析中工作？

描述性分析是一种强大的数据分析技术；它总结数据并以信息丰富的形式生成分析结果。它使用统计方法（如数据分布、集中趋势和离散度）来描述数据并执行分析。

**商业分析**或**商业智能 (BI)** 中的描述性统计可用于查找变量之间的关系并检查数据组。描述性统计用于制定有关如何最好地分析数据集的战略决策。描述性分析的分析结果是使用报告、表格以及直方图、线形图、饼图和箱线图等图表生成的。

数据分析过程始于数据收集，将从多个来源收集的数据整合起来，然后将其转换为标准格式，以便进一步用于分析和将来参考。

许多公司使用数据智能，这是一套用于获取和分析数据、得出结论以及根据调查结果制定行动计划的策略和工具。

一些组织还使用电子表格对收集的数据执行简单的描述性分析，从而产生 KPI 和其他统计数据，然后将其包含在报告中。集成的 ERP 系统可以将组织的业务数据保存在单个数据库中，从而使描述性分析更容易。集成分析工具也用于进行数据叙事，这涉及围绕数据构建叙事并使用数据可视化传达其相关性。ERP 嵌入式商业智能也可以与实时数据一起使用，并使用仪表板、图表和报告生成结果来衡量关键绩效指标。

描述性分析的过程

描述性分析的过程可以分解为五个步骤，如下所示：

1. 确定业务指标

组织必须根据公司内每个组的关键业务目标或公司的总体目标来确定其想要生成的指标。

2. 识别所需数据

组织必须确定相关来源以收集生成适当指标所需的数据。此过程可能很困难，因为必要的数据分散在多个文件和应用程序中。使用企业资源计划 (ERP) 系统的公司可能会更容易一些，因为其系统的数据库已经拥有大部分或全部必要的数据。

3. 提取和准备数据

如果数据来自多个来源，则提取、集成和准备用于分析的相关数据可能非常耗时。它可能需要数据清理以消除数据中的不一致性和错误，并将其保持在适合分析工具的标准格式。

4. 数据分析

公司可以使用各种工具应用描述性分析，包括商业智能 (BI) 软件和 Excel 等电子表格。

5. 展示数据结果

使用图形方法（如仪表板、条形图、饼图或线形图）呈现处理后的数据。可见的数据更容易理解和解释。

描述性分析的优势

现在，让我们来看看描述性分析的突出优势。

• **易于学习** - 描述性分析不需要统计方法或分析方面的专业知识或经验。
• 工具可用性 − 现成的简单工具可用于进行描述性分析。
• 解答业务问题 − 描述性分析可以解答一些常见的业务问题，例如“发生了什么”。
• 改进决策 − 了解过去发生的事情，使企业能够对未来做出更明智的决策。
• 绩效监控 − 描述性分析使公司能够监控关键绩效指标 (KPI)，并确定他们是否正在实现目标。
• 增强对业务运营的理解 − 组织可以更好地了解其流程、客户行为和市场状况。
• 数据驱动洞察 − 建立数据驱动决策的框架，确保公司计划以具体数据而非直觉为基础。
• 风险识别 − 公司可以通过回顾以往数据来识别潜在风险和改进机会。