数据分析必学的四大步骤

slime2022-04-24 18:38

当刚涉足数据分析领域的分析师被问及,数据分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案,有说要熟练操作工具的,有说要有前沿思想的等等。

数据分析必学的四大步骤

其实我想告诉他们的是,使用一些合理的步骤,来让企业更好的理解数据分析,是十分有必要的。今天来告诉大家一个简单的步骤:怎么了?——为什么?——然后呢?——怎么解决?

1.描述型分析:怎么了?

描述性分析是最常见的分析方法,就是发生了什么事情,有什么样的数据产生等。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如,企业每月的营收和损失账单等等。我们数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据,了解客户的地理信息等等,这就是“描述型分析”方法。然后就是就是利用可视化工具,有效地去增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析:为什么?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析,就是为什么会发生这样的事情,产生这种数据的原因是什么。通过评估描述型数据,诊断分析步骤够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

3.预测型分析:然后呢?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

在大数据时代这个充满不确定性的环境下,数据分析预测数据能够帮助决策者做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析:怎么解决?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

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