數(shù)據(jù)分析相當(dāng)廣泛，但一般可分為定性分析和定量分析，定性和定量分析通常結(jié)合進(jìn)行。從大的層面來(lái)說(shuō)，可以分為宏觀分析和微觀分析。宏觀分析，比如對(duì)某個(gè)行業(yè)的分析，微觀分析是對(duì)某個(gè)主題非常具體的分析，比如消費(fèi)者行為分析、會(huì)員分析。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的主要作用是支持和指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。合格的數(shù)據(jù)分析師支持業(yè)務(wù)發(fā)展，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景

1.未來(lái)預(yù)測(cè)：通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)建模，分析師可以預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來(lái)趨勢(shì)，進(jìn)而制定合理的應(yīng)對(duì)計(jì)劃。例如，對(duì)于生產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)歷史市場(chǎng)數(shù)據(jù)建立市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型，根據(jù)未來(lái)市場(chǎng)來(lái)估算各種產(chǎn)品的需求，從而確定各種產(chǎn)品的產(chǎn)量。

2.個(gè)性化推薦：基于用戶的歷史行為，挖掘用戶興趣點(diǎn)，為用戶完成個(gè)性化推薦。例如，對(duì)于電子商城，根據(jù)用戶的瀏覽記錄、購(gòu)買記錄等歷史行為數(shù)據(jù)，可以分析出用戶可能感興趣的產(chǎn)品，并將這些產(chǎn)品推薦給用戶，節(jié)省了用戶搜索產(chǎn)品所花費(fèi)的時(shí)間，增加了產(chǎn)品的銷量。

3.歷史分析：通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)(如季度銷量、產(chǎn)品平均售價(jià)等)的統(tǒng)計(jì)分析。分析師可以有效地掌握過(guò)去一段時(shí)間的全部數(shù)據(jù)，進(jìn)而做出更有利的決策。例如，對(duì)于一家超市，可以統(tǒng)計(jì)分析過(guò)去一個(gè)月不同促銷活動(dòng)下的各種產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)(比如哪些產(chǎn)品更受哪些客戶的歡迎)，從而制定出增加利潤(rùn)的銷售計(jì)劃。

4.影響分析：一個(gè)結(jié)果通常是由大量的因素決定的，但有些因素的作用較小，有些因素的作用較大。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵因素的分析，我們可以挖掘出那些重要的影響因素，并從重要的因素入手，有效地提高最終的結(jié)果。比如酒店管理者可以根據(jù)用戶在酒店點(diǎn)餐網(wǎng)站上的評(píng)論和評(píng)分，分析影響酒店評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素，利用關(guān)鍵因素(如豐富的早餐、干凈的房間、便利的交通等)改善酒店管理。從而進(jìn)一步提高用戶滿意度，增加客戶。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)整理：數(shù)據(jù)整理是指將數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)建模所需的形式。例如，在構(gòu)建房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型時(shí)，通常需要去除無(wú)用的數(shù)據(jù)項(xiàng)(如房屋的身份證號(hào))，將用于預(yù)測(cè)目標(biāo)值的特征(如房屋的年齡和朝向)與目標(biāo)變量(房?jī)r(jià))分開(kāi)。

2.數(shù)據(jù)清理：數(shù)據(jù)清理是指發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)中的質(zhì)量問(wèn)題，如數(shù)據(jù)缺失和異常。比如用戶填寫問(wèn)卷時(shí)，沒(méi)有填寫“年齡”一欄的信息，那么對(duì)于用戶填寫的這個(gè)數(shù)據(jù)，年齡就是缺失值；異常是指雖然有值，但值明顯偏離正常值范圍。例如，在針對(duì)18-30歲成年人的問(wèn)卷中，用戶在填寫問(wèn)卷時(shí)錯(cuò)誤地將年齡填寫為2。含有缺失或異常值的數(shù)據(jù)必須妥善處理，否則會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。

數(shù)據(jù)分析/挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知的、有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，并利用這些知識(shí)和規(guī)則建立決策支持模型，提供預(yù)測(cè)性決策支持的方法、工具和過(guò)程。

數(shù)據(jù)可視化/反饋：數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和建模結(jié)果以圖形化的方式展現(xiàn)出來(lái)，直觀地展示數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)特征和性能。可視化形式包括數(shù)字圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點(diǎn)圖、熱圖、氣泡圖等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是指計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)值，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析掌握數(shù)據(jù)特征，完成對(duì)已知數(shù)據(jù)的解釋。建模是根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型，對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。租用服務(wù)器可咨詢夢(mèng)飛云idc了解。

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