描述性分析是如何工作的？

描述性分析是一种数据分析类型，专注于描述和评估历史数据，以更好地了解过去发生了什么。它包含不同的工具和技术来评估原始数据并将其转换为有用的信息。

描述性分析的工作始于指标；组织首先创建一组指标，用于衡量业务绩效与业务目标的差距。

描述性分析的数据是使用两种基本技术收集的：数据聚合和数据挖掘。数据聚合是组织用来收集和组织数据并将其整理成标准数据集形式的技术。获得的数据使用各种工具和方法进行检查，包括汇总统计和模式跟踪。分析师使用这些方法来评估数据并识别模式，而这些模式反过来会影响绩效。

例如，在一家跨国公司中，组织了一次数字会议；描述性分析可以确定有多少成员在讨论期间积极参与，他们的参与程度以及在讨论期间发布了多少帖子。另一个例子是报告财务信息，例如同比价格变化、每月销售增长（或下降）数据和收入。这些信息基于特定业务期间内发生的事情。

描述性分析流程

描述性分析流程涉及一些步骤，如下所示：

在此步骤中，用户从不同的来源（如数据库、数据仓库和电子表格）收集数据集。这些数据可以包括结构化数据（数值和分类变量）和非结构化数据（文本或图形）。

此步骤包括数据清洗和处理，以确保准确性和数据一致性。数据准备处理缺失值、删除重复项并将数据转换为可用于分析的标准形式。此过程在数据加载到数据存储库系统后应用。

使用探索性数据分析方法来更好地理解数据集。这包括分析统计值、数据分布和可视化，以检测数据中的趋势、异常值和关系。

使用描述性统计来汇总数据集；包括均值、中位数、众数、标准差和百分位数。这些统计数据提供了数据集关键趋势和离散度的快速概览。

以视觉形式呈现数据，以便于理解。数据的视觉表示包括标准仪表板、图表和图形，可视化有助于更直观地识别趋势、模式和异常。

解释汇总数据和图形，以得出关于历史事件和模式的相关结论和观察结果。此分析使利益相关者能够理解数据的含义，并根据结果做出明智的决策。

几种算法通常用于描述性分析，例如：

聚类方法（如 k 均值和层次聚类）用于根据数据点的特征将它们组合在一起。聚类用于将数据划分为有意义的组并发现潜在的趋势。

Apriori 和 FP-Growth 是关联规则挖掘算法的示例，用于发现集合中变量或项目之间有趣的相关性和关联。这对于市场购物篮分析和推荐系统非常有价值。

时间序列方法（如自回归积分移动平均 (ARIMA) 和指数平滑模型）用于检查定期收集的数据。这些算法有助于识别时间相关数据中的模式、趋势和季节性。

文本挖掘和自然语言处理算法用于评估非结构化文本数据，例如客户评论、社交媒体帖子和调查结果。可以使用情感分析、主题建模和命名实体识别等技术来分析文本数据，以得出重要信息。

决策树技术（如 ID3、C4.5 和 CART）用于构建表示基于输入数据的决策规则的层次结构。决策树可有效地对数据进行分类和识别关键要素。

GIS 算法用于分析和显示空间数据。这些算法有助于将数据映射到物理位置、空间分析以及识别特定位置的模式或趋势。

回归技术（如线性回归、逻辑回归和多项式回归）用于模拟因变量和自变量之间的关系。回归分析用于理解一个或多个变量对感兴趣的结果的影响。

为了发现数据中奇特或值得注意的模式，描述性分析使用各种数据挖掘技术，包括异常识别、模式识别和异常值分析。

需要注意的是，各种算法的使用取决于数据的类型和分析的目标。

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