數據分析的價值體現在哪些形式（附數據分析的4種方法）

數據對于各種企業都變得越來越重要。近年來，各公司收集的數據量有所增加。隨著數據量的快速增長，數據分析和數據分析方法對于分析師而言變得越來越重要。數據中的模式可以指導分析師獲得重要見解，以制定關鍵業務決策。

數據分析方法的類型

　　數據分析方法有很多類型，以下是最常用的幾種類型：

　　數據挖掘：該技術涉及使用工具提取數據并檢查其關鍵模式和洞察力，它接受數字并將其轉換為信息。

　　統計分析：該技術檢查樣本以查找諸如中位數和偏差之類的信息，這些信息可以幫助分析人員找到相關模式。

　　診斷分析：該技術通過識別數據中的模式來解答為什么會發生某些問題。

　　預測分析：該技術使用現有數據來預判可能發生的情況，它可能是決策的關鍵方法。

　　還有其他類型的數據分析可以幫助將分析器引導至定量數據集中的重要模式。這些技術和數據分析類型對許多行業都很有價值，因為每個行業的數據使用量都在增加。

數據分析的重要性

　　數據分析有助于將大量數據和信息轉換為可用于指導企業的數據模式。分析師從數據中提取重要的見解，以幫助企業做出明智而可靠的決策。對于企業而言，從數據中獲取洞察力有助于指導業務決策，指導生產和客戶拓展。數據分析還可以使醫療保健行業和零售業等其他組織受益。沒有數據分析方法，就不可能從大量的數據中提煉出重要的東西。但是，如果沒有適當的數據準備，數據分析技術通常會受到阻礙。

傳統數據分析方法的局限性

　　在研究和命名數據分析技術時，通常不包括數據整理或數據準備以進行更廣泛的數據分析。即使處理大量數據的是IT專業人員，數據分析師和業務人員也都將其視為數據準備過程中的重要的第一步，但太多的數據爭議被視為清潔工作，這是在探索“真實”數據分析技術。但是，在所有類型的數據分析中，數據整理對于找到最重要的見解至關重要。實際上，我們認為，數據爭議應該與最終結果一樣都被納入“數據分析技術”之內。

　　數據爭議是一項核心數據分析技術，可幫助我們在分析之前獲得最干凈、最可用的數據。如果沒有數據爭議，則幾乎不可能篩選數據集以找到關鍵的見解。數據整理過程的每個步驟都揭示了“重新整理”數據的新潛在方法，所有這些方法都朝著生成最終分析所需的最可靠數據的方向發展。

數據整理過程

　　我們認為數據整理過程是最關鍵的第一步，是上述其他分析技術的補充。要開始更多地了解數據整理過程，這些是關鍵步驟。我們的數據整理流程包括六項核心活動，以進行數據分析并從我們的數據中獲得最大的商業價值：

　　發現——能夠理解我們的數據及其對分析探索和分析的幫助

　　結構化——使我們能夠格式化各種形狀和大小的數據以與傳統應用程序一起使用

　　清理——使我們修復和標準化可能會使分析失真的數據

　　充實——使我們可以利用已經做過的問題

　　驗證——識別并發現數據質量和一致性問題

　　發布——使我們能夠計劃和交付數據以進行下游分析

　　對于數據分析的方法和類型的正確選擇是數據分析的第一步，也是非常重要的一個環節，希望大家在開始分析的時候一定要謹慎對待。