数据科学 - 数据分析

什么是数据科学中的数据分析？

数据分析是数据科学的关键组成部分之一。数据分析被描述为清理、转换和建模数据的过程，以获得可操作的商业智能。它使用统计和计算方法来获得洞察力和从大量数据中提取信息。数据分析的目标是从数据中提取相关信息，并根据这些知识做出决策。

虽然数据分析可能包含统计过程，但它通常是一个持续的迭代过程，其中数据不断地被收集和同时分析。事实上，研究人员经常在整个数据收集过程中评估观察结果的趋势。具体的定性方法（实地研究、人种志内容分析、口述历史、传记、非侵入性研究）和数据的性质决定了分析的结构。

更准确地说，数据分析将原始数据转换为有意义的洞察力和有价值的信息，这有助于在医疗保健、教育、商业等各个领域做出明智的决策。

以下是数据分析如今至关重要的原因列表：

准确的数据 - 我们需要数据分析来帮助企业获取相关和准确的信息，他们可以使用这些信息来规划业务战略，并就未来计划做出明智的决策，从而调整公司的愿景和目标。
更好的决策 - 数据分析通过识别数据中的模式和趋势并提供有价值的见解来帮助做出明智的决策。这使企业和组织能够做出数据驱动的决策，从而带来更好的结果和更高的成功率。
提高效率 - 分析数据可以帮助识别业务运营中的低效率和改进领域，从而更好地分配资源并提高效率。
竞争优势 - 通过分析数据，企业可以通过识别新的机会、开发新的产品或服务以及提高客户满意度来获得竞争优势。
风险管理 - 分析数据可以帮助识别对企业构成潜在风险和威胁，从而能够采取积极措施来减轻这些风险。
客户洞察 - 数据分析可以提供关于客户行为和偏好的宝贵见解，使企业能够调整其产品和服务以更好地满足客户的需求。

随着企业可访问的数据的复杂性和数量的增长，对数据分析的需求也随之增加，以清理数据并提取企业可用于做出明智决策的相关信息。

通常，数据分析过程涉及许多迭代轮次。让我们更详细地检查每一个。

识别 - 确定您想要解决的业务问题。公司试图解决什么问题？必须测量什么，以及如何测量？
收集 - 获取解决指示查询所需的原始数据集。可以使用内部来源，例如客户关系管理 (CRM) 软件，或辅助来源，例如政府记录或社交媒体应用程序编程接口 (API)，来收集数据。
清理 - 通过清理数据来准备进行分析。这通常包括删除重复和异常数据，解决不一致性，标准化数据结构和格式，以及处理空格和其他语法问题。
分析数据 - 通过使用不同的数据分析方法和工具转换数据，您可以开始识别模式、相关性、异常值和差异，从而讲述一个故事。在此阶段，您可以使用数据挖掘来识别数据库中的趋势，或使用数据可视化工具将数据转换为易于理解的图形格式。
解读 - 通过解读结果来确定您的分析结果在多大程度上有效地解决了您的初始查询。根据事实，有哪些建议是可能的？您的结论有什么限制？

数据可用于多种方式来回答问题和辅助决策。为了选择分析数据的最优方法，您必须了解该领域广泛使用的四种数据分析类型可能会有所帮助。

我们将在下面的章节中详细讨论每一个：

描述性分析是查看当前和过去数据以查找模式和趋势的过程。它有时被称为查看数据的最简单方法，因为它显示了有关趋势和关系的信息，而无需深入细节。

描述性分析易于使用，并且几乎每家公司每天都在进行。简单的统计软件，如 Microsoft Excel，或数据可视化工具，如 Google Charts 和 Tableau，可以帮助分离数据，查找变量之间的趋势和关系，并以视觉方式显示信息。

描述性分析是一种很好的方法，可以显示事物如何随时间推移而变化。它还使用趋势作为进一步分析的起点，以帮助做出决策。

这种类型的分析回答了“发生了什么？”这个问题。

描述性分析的一些例子包括财务报表分析、调查报告。

诊断分析是使用数据来找出变量之间趋势和相关性发生原因的过程。这是继使用描述性分析识别趋势之后的下一步。您可以手动、使用算法或使用统计软件（例如 Microsoft Excel）进行诊断分析。

在进行诊断分析之前，您应该了解如何检验假设，相关性和因果关系之间的区别是什么，以及诊断回归分析是什么。

这种类型的分析回答了“为什么会发生这种情况？”这个问题。

诊断分析的一些例子包括检查市场需求、解释客户行为。

预测分析是使用数据来尝试预测未来将会发生什么的过程。它使用过去的数据来预测可能出现的未来情况，这有助于做出战略决策。

预测可能是针对近期或未来，例如预测当天晚些时候设备故障，或针对遥远的未来，例如预测公司明年的现金流。

预测分析可以手动进行，也可以借助机器学习算法进行。无论哪种情况，过去的数据都用于对未来将会发生的事情进行猜测或预测。

回归分析是一种预测分析方法，它可以检测两个变量（线性回归）或三个或更多变量之间的关系（多元回归）。变量之间的关系用一个数学方程表示，如果一个变量发生变化，可以使用该方程来预测结果。

回归使我们能够深入了解这种关系的结构，并提供数据与该关系拟合程度的度量。这些见解对于评估过去的模式和制定预测非常有用。预测可以帮助我们制定数据驱动的计划并做出更明智的决策。

这种类型的分析回答了“未来可能发生什么？”这个问题。

预测分析的一些例子包括：营销行为定位、医疗保健 - 早期疾病或过敏反应检测。

规范性分析是使用数据来确定接下来最佳行动方案的过程。这种类型的分析考虑所有重要因素，并提出关于下一步该做什么的建议。这使得规范性分析成为基于数据做出决策的有用工具。

在规范性分析中，通常使用机器学习算法来更快、更有效地处理大量数据，通常比人工处理效率更高。“如果”和“否则”语句使算法能够筛选数据，并根据特定的一组要求提出建议。例如，如果数据集中至少 50% 的客户表示他们对您的客户服务团队“非常不满意”，则算法可能会建议您的团队需要更多培训。

重要的是要记住，算法可以根据数据提出建议，但它们不能取代人的判断。规范性分析是一种工具，应该用作帮助做出决策和制定策略的工具。您的判断力很重要，需要为算法得出的结论提供背景和限制。

这种类型的分析回答了“我们接下来应该做什么？”这个问题。

规范性分析的一些例子包括：投资决策、销售：潜在客户评分。

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