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最常用的四大数据分析方法

|亿信华辰大数据知识库2022-01-10

最常用的四大数据分析方法

不同的数据分析师分析相同的数据,可能得到不同甚至相反的结论。但结果不需要论对或错,只要从客观数据到主观人都以科学的分析方法作为桥梁,都能更好,更快地得到全面的、高质量的数据信息。

什么是数据分析

数据分析是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,将它们加以汇总和理解并消化,从而找出所研究对象的内在规律的过程。数据分析是为了提取有用信息和形成结论,最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。


最常用的四种数据分析方法

描述型分析
即发生了什么,这是在业务中最常见的分析方法,目的是为数据分析师提供重要指标和业务的衡量方法。
例如,利用可视化工具,将每月的营收和损失账单制作成报表。数据分析师可以通过分析报表数据,有效的增强描述型分析所提供的信息。获取大量的客户信息,了解客户的地理信息,这就是“描述型分析”方法之一。,
诊断型分析
即为什么会发生,通过诊断分析工具,评估描述型数据信息,能够让数据分析师更深入地分析数据,钻取到数据的核心。良好设计的BI,比如亿信ABI能够按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。
预测型分析
即可能会发生什么,预测型分析主要用于进行预测。预测模型通过使用各种可变数据来实现预测,可以预估事情发生的时间点、事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值等。在很多领域,预测模型是非常的重要方法,因为,在充满不确定性的环境下,预测模型能够帮助做出更好的决定。
指令型分析
即需要做什么,指令模型基于描述型分析、诊断型分析和预测型分析的结果,来帮助用户决定应该采取什么措施。指令型分析并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。
例如,客户首次在银行提出贷款申请时,银行可以根据客户历史上的信用记录和财务状况,结合其他因素,同银行内部已获得贷款用户的庞大数据库做对比,从而对贷给这位客户的款项能不能被顺利偿还的可能性做出有效的评估。

有哪些好的数据分析工具

    每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在数据分析的各个方面。一款好的数据分析工具,需要同时具备四种数据分析功能,比如亿信ABI。
亿信ABI一站式数据分析平台,是亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。核心功能有:
数据可视化:支持各类地图应用,以图表结合的形式生动直观地展示企业KPI指标,近百种组件特效任意组合即可制作酷炫灵动的大屏驾驶舱;实时数据监控,轻松掌握信息,帮助高效运营。
敏捷分析:满足各类用户对业务数据综合分析需要;快速制作图文并茂的数据分析报告并进行汇报展示;
预测挖掘:具备分类分析,关联分析,回归分析,聚类分析,时间序列预测等多样的算法,提供科学的评估模型,根据评估结果智能的推荐最佳模型。
数据处理:帮助政府和企业构建数据仓库,实现数据抽取、清洗、转换、装载及调度。
指标管理:将有关联的指标根据需要划分到指标主题中,形成适用于不同应用场景的指标模型,多样化定义的指标,能满足客户管理指标的需求。
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