分析与分析学的区别

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数据是每个企业的最重要资产，因为他们需要了解导致他们无法获利的因素。企业需要了解数据分析学和分析之间的区别。这两个词意思不同，但仍然可以互换使用。如果您是数据分析师，您将需要了解客户的情绪以及他们遵循的趋势。由于笔记本电脑、智能手机、平板电脑等各种电子设备的使用，数据呈爆炸式增长。

数据分析

当需要考虑业务绩效时，就会进行数据分析。在此过程中，会分析实际数据与公司预算数据之间的差异。专家必须分析销售下降或任何其他问题背后的原因。利益相关者的期望也会被考虑在内。

使用不同的方法来执行数据分析，下面将讨论这些方法：

A/B 测试

A/B 测试 是一种比较网页或应用程序的两个或多个版本的过程。这有助于检查哪个版本的效果更好。此测试有助于改进应用程序和网页。

数据融合与集成

数据融合和集成 使用各种来源，用于组合和分析数据以提高准确性。

数据挖掘

数据挖掘 是从不同模式中提取数据以进行分析的过程。数据挖掘也称为数据中的知识发现，并且由于数据仓库的发展，其技术得到了增强。

机器学习

机器学习 是在计算机算法的帮助下自动化开发分析研究模型。它是人工智能的一个分支，它帮助计算机从可用数据中学习并据此做出预测。

自然语言处理

自然语言处理 是一种利用计算机算法研究人类语言的技术。它是人工智能的一个子领域，可以帮助计算机处理人类语言。

数据分析类型

数据分析有多种类型，许多组织使用它来评估和操作从不同资源收集的数据。数据分析有多种类型，我们将详细讨论每种类型。

假设分析

这是一种定量数据分析，其中通过生成数据来检验理论或假设。可以分析新的营销活动，这将有助于增加销售额。还可以生成销售报告和客户参与报告。

回归分析

这也是一种定量分析，其中研究两个变量。其中一个变量是自变量，另一个是因变量。进行这项研究是为了了解这两个变量之间是否存在任何关系。回归分析有两种类型，如下所示：

• 简单线性 - 这是回归分析的一种类型，其中确定自变量和因变量之间的线性关系。
• 多元线性 - 这是回归分析的一种类型，其中因变量的数量为一个，但自变量的数量多于一个。进行此分析是为了了解多个因素对单个结果的影响。

内容分析

内容分析属于定性数据分析，并对基于文本的数据进行分析。此分析包括来自社交媒体帖子、产品评论等的数据。组织使用此方法来提高其产品和服务的质量。

数据分析学

数据分析学 是一种预测未来并据此制定计划的过程。许多工具是必要的，以帮助专家展望未来并制定未来计划。数据分析学使用通过分析获得的数据组件。数据分析学有助于预测公司的未来绩效。

数据分析学类型

数据分析学有多种类型，如下所示：

定性分析学

这是一种分析学，其中专家必须使用他们的经验来进行下一步业务行动。

定量分析学

这是一种分析学，其中将不同的算法和公式应用于专家通过数据分析发现的数字。

描述性分析学

这是一种数据分析学，其中收集和可视化数据，并帮助组织做出决策。

诊断性分析学

这是一种分析学，其中确定趋势，以便它们对组织有用。

预测性分析学

这是一种分析学，其中根据历史数据预测未来结果。预测性分析学帮助公司实现其目标。

规范性分析学

这是最先进的分析学类型，其中为组织提供有用的见解以做出进一步决策。预测性分析的结果用于执行规范性分析学。机器学习和其他高级工具用于执行规范性分析学。

数据分析学的益处

企业可以通过数据分析学获得以下益处：

• 可以识别趋势和模式
• 可以创造新的机会
• 可以确定潜在的收益和风险
• 可以制定关于未来计划的适当策略

分析与分析学的区别

可用的数据是原始数据，必须将其转换为有用的信息，以便企业家可以使用它来促进其业务的发展。数据分析和数据分析学之间存在许多差异，我们将详细探讨这些差异。