苏州沧浪区公认比较好的数据分析培训机构名单榜首今日出炉

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　　什么是数据分析？

　　数据分析是分析数据趋势获取知识和洞察力以做出更好决策的过程。这个复杂的过程由数据分析师和数据科学家以及非技术人员协作进行的。该过程通常从原始数据开始，这些数据经过数据挖掘，寻求有价值的洞察力——事实上，竞争优势是业务数据分析的主要目标。

　　数据分析的类型

　　(1) 描述性分析

　　描述性分析描述了过去发生的事情或当前正在发生的事情。这种类型的分析可以回答诸如谁、什么、何地、何时以及如何等问题。例如，显示过去四个季度每月销售额的销售报告就是描述性分析的一个示例。这是较容易执行的分析类型，但对组织的价值有限。但是不能忽略它，因为描述性分析是更分析类型的必要基础。

　　(2) 诊断性分析

　　诊断分析会告诉您发生某事的原因。例如，如果描述性分析告诉上个季度的销售额下降，那么诊断分析将帮助找出问题所在。这种类型的分析通常涉及组合多个数据集，以对组织的情况进行更全面和准确的评估。也许销售下降是因为供应链问题或恶劣天气，或者是因为雇用新的销售人员后失去了一个关键客户。诊断分析可以帮助弄清楚这一点。

　　(3) 预测性分析

　　预测分析可帮助您了解接下来可能发生的事情。它着眼于历史趋势，寻找能够洞察未来的模式。预测分析工具通常依赖于先进的数据模型和机器学习技术，这些技术可以提炼影响过去绩效的重要因素并将其应用于当前情况。这是一种更先进、更具投机性的分析形式，具有很高的潜在价值。它正在成为一种非常普遍的工具，尤其是对于大型企业而言。

　　(4) 规范性分析

　　规范性分析试图告诉您应该如何应对未来可能发生的事情。例如，如果预测分析预测下个季度的销售额会下降，那么规范性分析可以帮助了解如果降低价格或更改营销策略或从不同供应商处采购产品，情况可能会发生怎样的变化。显然，规范分析的潜在好处非常高，但做好规范分析也非常困难。目前，很少有组织拥有大规模进行规范性分析的资源和能力。