描述性分析 - 應用

描述性分析幾乎應用於每個行業領域。描述性分析的一些關鍵應用領域如下：

保險

分析歷史資料以檢測模式和趨勢，以評估風險和保險費率政策。保險資料分析是獲取和分析保險資料以獲得重要且可操作的見解。這項技術使保險公司能夠做出更明智的決策。然後使用高階統計軟體和保險資料分析解決方案對其進行分析。

每個保險公司都擁有大量資料。在當今競爭激烈的保險市場中，利用您的資料分析能力對於成功至關重要。其主要目標是在資料中找到重複模式和新興趨勢。這些資訊可用於確定定價、評估風險、提高運營效率以及檢測保險行業中的欺詐行為。保險公司利用資料分析技術從資料中獲取見解，並且肯定將具有競爭優勢。它使保險公司能夠透過分析大量資料來做出明智的決策。它作為一種戰略工具，使保險公司能夠以更高的智慧和效率運營。

金融服務

在當前時代，金融世界中，專業人士一直在尋找更有效的方法來處理和解釋大量資料。描述性分析已成為該領域的關鍵方法。由於以下一些關鍵原因，它在金融行業中得到最廣泛的應用：

• 銷售趨勢分析 - 它有助於識別銷售資料中的趨勢，使金融專業人士能夠更好地瞭解影響銷售成功的因素。
• 客戶行為模式 - 透過研究客戶資料，企業可以獲得對其購買模式和偏好的寶貴見解，這對營銷和產品開發至關重要。
• 財務績效監控 - 描述性分析提供了對財務績效隨時間推移的詳細分析，這有助於預算和財務計劃。

總的來說，它檢查過去的交易資料以分析客戶支出模式，並確定潛在的降低成本或增加收入的領域。

零售

利用描述性分析，零售商可以組織其資料以構建業務故事。它的工作原理是將從不同來源（POS 終端、庫存系統、OMS、ERP 等）收集的原始資料組合起來，以產生有關過去和現在績效的有用見解。這包括分析促銷活動中的銷售資料，以確定哪些優惠和策略最有效地推動了客戶購買。

傳統上，分析師在 Excel 中手動執行此操作，方法是從各種來源獲取資料、對其進行結構化、製圖等。現在，可以使用商業智慧工具和整合來自動化許多這些資料收集和報告任務。

簡單來說，描述性分析使用資料來描述組織中“正在發生的事情”。但是，它無法回答“為什麼”問題，除非與其他揭示模式和關聯的資料分析型別配對。描述性分析可以幫助零售商更多地瞭解其客戶的購買模式、選擇、心態等；它有助於相應地制定業務策略。

此外，藉助描述性分析，專家可以更多地瞭解推動網站流量的因素以及訪問者到達您的網站後所執行的操作，從而可以改善其使用者體驗。使用描述性分析可以幫助您更好地瞭解目標客戶的偏好，識別其活動中的模式，並建立與之相關的內容。

醫療保健

醫療保健分析是對資料和統計分析的系統應用，以增強醫療保健交付、結果和管理。這是一個從不同來源收集、分析和解釋健康資料的過程，包括電子健康記錄 (EHR)、計費系統、保險、醫學影像、基因測序、付款人記錄、藥物研究等。醫療保健分析使企業能夠成功地檢測資料中的模式、趨勢和相關性。這種方法對於改善患者護理、提高運營效率和提高財務成果至關重要。

描述性分析以多種方式增強患者的治療效果；醫療保健分析有助於評估患者人口統計資訊，以更好地瞭解不同群體的需求。透過研究患者入院和再入院資料，識別有助於改善患者護理和最佳化資源分配的因素和模式。醫院還可以透過分析急診科資料來確定等待時間的來源，更好地為患者服務和治療，並開放設施來解決問題。在人口層面，描述性分析可以檢測疾病暴發的模式並比較不同的治療機制，以幫助防止暴發蔓延。

描述性分析可以透過分析裝置、用品和員工的使用情況來最佳化資源分配和最大程度地減少浪費，從而改善醫療保健。透過評估財務資料中的模式，分析師可以更好地瞭解提供服務的成本，並發現降低成本的選擇。透過彙總和分發患者滿意度調查結果來改善患者護理。

能源

隨著競爭對手越來越多、可再生和替代能源的出現以及不斷變化的消費者需求，能源行業必須努力應對新時代的變化。因此，資料分析是幫助能源行業成功完成所有變革的重要工具。能源行業已經有一些資料分析應用，並且正在推出新的資料驅動型能源服務來滿足現代消費者需求。

使用資料分析技術分析和推匯出與能源生產、消費和分配相關的資料見解。隨著能源行業尋求最佳化運營、提高效率並根據資料驅動的見解做出明智的決策，這一領域變得越來越重要。分析歷史能源消耗資料以預測未來的能源需求、最佳化分配並確定潛在的節能領域。總的來說，其結果以以下方式促進：

• 分析用電資料 - 描述性分析透過從家庭收集客戶用電資料（例如電費賬單和電錶資料），然後分析和更好地瞭解客戶使用電力的行為來工作。
• 執行預測 - 為了維護電網系統並確保其始終高效執行，我們可以利用資料分析根據資料進行預測性維護。資料分析可以持續預測系統或機器的哪些部件需要維護或修理以及何時需要維護或修理，從而可以及時安排修復，以避免可能中斷運營的損壞。
• 監督網路運營 - 即時資料分析使我們能夠檢視和監控電網系統的效能，確保其以最大容量執行。此外，如果系統出現問題或故障，它將能夠立即檢測並解決問題。
• 分散式能源資源 - 分散式能源資源是電網的小規模電源。它將電力分配到電網上的電力負載。DER 是相互連線在電網中的小型電源供應商。為了正常工作，DER 必須適當地整合到更廣泛的電網中。
• 智慧能源平臺 - 用於太陽能交易的數字能源管理系統。其主要目的是促進生產者和消費者之間的能源交易。我們使用資料分析應用程式和人工智慧技術來估算所有制造商的電力需求和生產能力。因此，我們可以更準確地匹配買家和賣家，並分析運營資料以確保最佳效能。

生命科學

資料分析對於生命科學行業至關重要，因為它提供了對資料見解的基本瞭解。它使生命科學工作者和研究人員能夠利用資料的力量進行持續創新和進步。開發患者畫像並分析依從性資料以預測不遵守治療計劃的可能性，並設計有針對性的干預措施。資料分析對於各種治療方法、個性化醫療以及深入瞭解複雜的醫療保健和生命科學系統至關重要。在生命科學中實施資料分析為改善醫療保健服務、更有效的治療方法和更好的患者護理創造了潛在的機會。

資料分析對於生命科學行業至關重要，因為它提供了至關重要的見解和資料。它使生命科學工作者和研究人員能夠利用資料的力量進行持續創新和進步。資料分析對於各種治療方法、個性化醫療以及深入瞭解複雜的醫療保健和生命科學系統至關重要。在生命科學中實施資料分析釋放無限的可能性，從而導致改善醫療保健服務、更有效的治療方法和更好的患者護理。

一些關鍵應用領域包括：

• 基因組學和遺傳學 - 資料分析使識別致病基因、進行群體遺傳學研究和開發個性化醫療方法變得更加容易。
• 藥物發現和開發 - 生物資料分析允許無縫識別潛在的治療靶點、安全性和有效性以及藥物開發程式。它對於高通量和虛擬篩選以及基於結構的藥物設計至關重要。
• 臨床試驗 - 分析來自臨床試驗的患者資料簡化和簡化了評估更安全和更有效的藥物和療法的過程。它有助於患者分類、潛在不良事件識別和試驗效率。

• 流行病學 - 資料分析用於檢查人群中的疾病模式和趨勢，以更好地瞭解疾病傳播和相關的危險因素。它能夠進行疫情分析、疾病建模和公共衛生規劃。
• 影像資料分析 - 資料分析正在改變醫學影像，使其能夠更快、更準確地診斷複雜的影像。影像分割和模式識別使放射科醫生能夠更精確地檢測異常情況，從而帶來更好的患者預後和更有效的治療策略。

製造業

描述性分析可以指對生產過程中收集的時間序列資料的研究，從而為決策者提供全面的績效和趨勢檢視。分析生產和質量資料以識別導致生產故障的因素，提高流程效率並增強產品質量。

生產中的資料來自各種來源和流程，包括生產裝置感測器和監控系統等。這些資料洞察力使流程工程師能夠輕鬆評估其流程資料並回答以下問題：-

• 我們的生產流程如何？
• 這個問題發生的頻率是多少？
• 主要問題是什麼？
• 我能否跟蹤與良好行為的偏差？
• 接下來預計會發生什麼？