数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究利用数据分析进行应急管理
数据分析是分析数据以得出关于特定问题或主题结论的科学和应用。数据的测量和评估被认为是大多数业务流程的重要组成部分，而数据分析正是利用这些测量来深入了解业务环境中正在发生的事情。
数据分析是关于管理、分析和探索数据以进行决策的过程。它是利用分析方法获得以前从未想到过的答案的过程。
例如，人类将无法看到这个数字 223 中每个数字的含义以及它们是如何联系在一起的。只有通过应用一些巧妙的数学方法，他们才能了解隐藏在看似随机的数字序列中的意义。
分析是从数据集中提取有用信息以进行有效决策的过程。数据分析使用各种技术来处理大量数据，以了解重要的趋势和模式，从而帮助企业做出更好的决策，改进其产品/服务或解决问题。
数据分析的类型
描述性分析
描述性分析是最常见的数据分析类型。因为它们只是描述数据集中趋势、关系和模式，所以它们经常被认为是不重要的，因为业务领导者认为他们应该专注于更复杂统计分析。但是，描述性分析可以提供可操作的信息，帮助企业做出明智的决策。
预测性分析
预测性分析在增强决策过程中发挥着至关重要的作用。它允许组织发现隐藏的模式和趋势，这些模式和趋势可能对他们的业务决策甚至结果产生重大影响。通过识别数据中的短期模式，可以创建能够反映未来类似条件的预测模型。预测性分析是一个强大的工具，通过提供对其周围可能发生的事情的准确见解，帮助企业实现其目标。
诊断性分析
通过使用诊断分析，您可以扩展描述性分析，以帮助您了解过去发生的事情的原因。这些过程类似于向下钻取和钻取，但它们超越了数据的汇总。通过检查因果关系，它们使企业能够对如何解决挑战和发展业务做出更好的判断。
规范性分析
在规范性分析中，机器学习算法用于确定最有效的行动方案。首先，您可以使用一组要求，例如“在数据集中至少有 50% 的客户选择他们对您的客户服务团队“非常不满意”。
什么是数据分析工具
数字数据的出现已将大多数企业转变为数据收集实体。数据分析使用先进的数学和统计方法来处理数字，为个人提供广泛的工具来帮助获取、存储、处理和报告信息。当今的计算机工具能够以各种格式存储大量数据。
数据分析是指将原始数据转换为有意义的信息所使用的方法和工具。数据从不同的来源收集，范围从数据库到客户记录，甚至业务智能报告。数据分析的目标通常是从这些数据中提取有用的信息，并利用这些信息做出有助于提高业务绩效的决策。
数据分析师可以使用许多工具和平台来帮助进行报告或沟通。Tableau 和 Power BI 都可以帮助进行数据可视化和分析，而其他有用的工具也正在出现，这些工具可用于挖掘大量数据。除了这些软件包之外，SAS 还可以用作分析平台来执行数据挖掘，而 Apache Spark 是一个开源平台，它提供广泛的功能来进一步增强数据分析师提供的价值。
降低风险分析和应急管理
数据和分析策略不仅对应急管理情况至关重要，而且对任何行业或企业都至关重要。在准备、缓解或响应和恢复方面，数据通过为专家提供做出明智决策所需的基于证据的数据，在领导决策中发挥关键作用，从而加强他们自己的业务。
在紧急事件发生之前，应急管理过程主要包括进行风险评估、制定监控计划和预警系统，以及制定紧急预防和准备指南。此外，还包括：根据现场信息进行快速决策；协调和沟通响应团队之间；发布明确的命令；紧急事件发生后：恢复和重建损坏的成本；调查根本原因和响应的有效性。
除了提供应急管理中数据收集、使用和传播的政策和程序外，数据和分析还是灾害准备和响应的重要组成部分。数据可用于填补现有应急管理系统中的空白，在多个资产需要协同工作的地方，识别预警信号，以便在灾难发生之前采取主动措施。
252 次浏览
