大数据分析的领域越来越大。

过去,数据分析仅仅是数据科学家和商业分析师的工作,现在数据分析涉及到更多的业务领域,支持的工作岗位也比以往任何时候都多。在创新的顶点,我manbext体育客户端登录们已经讲过了大数据分析如何重新定义企业职能,有效的数据货币化的最新策略,CEO在推动分析应用方面所扮演的角色

随着数据分析领域的扩展,对于企业的高管和员工来说,了解不同类型的数据分析方法以及它们给企业带来的不同类型的结果是非常重要的。下面我们来看一下四种最常见的数据分析类型以及它们如何帮助你的公司:

  1. 描述性分析:这种传统类型的数据分析侧重于使用历史数据来更好地理解事物的当前状态,比如业务结果和性能。为此,描述性分析被用来比较时间段或其他参数。例如,财务报告经常使用描述性分析来提供关于过去和当前业绩的更新。这包括使用收入或产品发货量等数据,并进行月度或年度对比来跟踪业绩变化。
  2. 诊断分析:根据Gartner术语表“诊断分析是一种高级分析,它通过检查数据或内容来回答这个问题,‘为什么会发生这种情况?它的特点是采用了向下钻取、数据发现、数据挖掘和关联等技术。通过检查数据异常,如客户服务电话的激增或销售转化率的增加,企业可以更好地理解特定业务状况存在的原因,然后决定采取最佳行动来解决它。
  3. 预测分析:这种数据分析的方法侧重于根据过去的趋势和行为来确定接下来会发生什么。预测分析使用人工智能和机器学习分析大量数据,以帮助确定在给定场景下应该采取的下一个最佳行动。例如,根据过去的购买模式确定未来的销售额,预测库存水平,确定客户可能同时购买的产品。
  4. 规范的分析:根据技术目标“说明性分析是商业分析的一个领域,它致力于为给定的情况找到最佳的行动方案。”在预测分析方法的基础上,说明性分析对下一步采取的最佳行动做出更复杂的决定,提供多种选择以及每种选择的潜在影响。例如,业务领导者可以检查各种“如果-那么”场景,以帮助做出更明智的决策,例如如何更好地利用当前的产品机会或竞争弱点。

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