常见的4种数据分析法

时间:2020/9/9 17:21:10 | 浏览次数:


这一数据挖掘分析领域中,最常用的数据分析方法有描述法、诊断法、预测法和指示法。

 

对于那些刚刚进入数据挖掘分析领域的分析家们提出的问题,数据挖掘分析家们给出的答案多种多样。

 

事实上,我想告诉他们的是,数据挖掘分析领域最重要的能力就是:能够将数据转化为非专业人士也能理解的有意义的洞察力。

 

为了更好地帮助人们更好地理解数据分析在挖掘数据价值中的重要作用,本文提出了一些方法。有一种方法叫四维分析法。

 

简言之,可以将分析划分为4个关键方法。

 

这四个方法将在下面详细介绍。

 

描述性分析:发生了什么事?

 

四种常见的大数据分析方法。

 

这种分析方法最为常用。对于企业,此方法为数据分析人员提供了重要指标和企业的度量方法。

 

比如,每月收入和亏损帐单。数据分析员可以通过这些账单获得大量的客户数据。理解顾客的地理信息,是“描述式分析”的方法之一。通过可视化工具,可以有效地增强描述型分析所提供的信息。

 

二、诊断类型分析:为何发生?

描述性数据分析的下一步是诊断型数据分析。诊断分析工具可以让数据分析师通过评估描述性数据,对数据进行深入分析,深入到数据的核心。

 

BIdashboard设计合理,能够按照时间顺序整合数据读取、特征过滤和钻井数据,以便更好地分析数据。

 

三、预测性分析:可能出现什么情况?

预测性分析主要用于进行预测。通过预测模型可以实现未来发生事件的可能性、可量化值的预测或发生时间点的估计。

 

预报模型通常使用各种不同的资料来执行预报。预测结果与数据成员多样性密切相关。

 

当不确定的情况下,预测有助于做出更好的决策。在许多领域,预测模型也是一种重要方法。

 

四、指导式分析:需要做什么?

下一步的数据价值和复杂性分析是指令型分析。指导模型是基于对“发生了什么”,“为什么会发生”以及“可能发生什么”的分析,帮助用户决定他们应该做什么。典型地,指令型分析并不是单独使用的方法,而是在所有前面的方法都完成后,最后才需要分析方法。

 

比如交通规划分析,考虑到每条路线的距离,每条路线的速度,以及当前的交通控制,从而帮助选择回家的最佳路线。

 

总结。

最终需要说明的是,每种分析方法对业务分析都有很大的帮助,而且还可以应用到数据分析的各个方面。


 

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