描述性分析 - 簡介

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什麼是描述性分析？

描述性分析是一種資料分析型別，它分析組織或企業的歷史資料；它透過識別模式、趨勢和見解來總結資料。其結果使用資料聚合、資料探勘和資料視覺化技術描述了過去“發生了什麼”。描述性分析是商業智慧的基礎；它對歷史商業資料進行統計分析以找到相關結果。

**描述性分析的主要目標**是提供過去事件的資料洞察，幫助組織瞭解其績效併為其組織或業務制定戰略決策。

描述性分析中使用的技術

描述性分析中使用的一些最常見的技術如下：

• **資料彙總** - 聚合資料以提供摘要，例如平均值、總計或百分比。
• **資料視覺化** - 使用圖表、圖形和儀表板以可視方式表示資料。
• **報告** - 建立靜態或動態報告以傳達見解。

描述性分析是最基本形式的分析之一，也是預測性和規範性分析等高階分析方法的基礎。其分析結果更傾向於資料趨勢、模式和關係，這對組織做出明智的決策至關重要。

描述性分析專家確定要查詢和分析的資料；他們將資料查詢轉換為數學模型，然後將其應用於他們選擇的資料。使用資料視覺化的描述性分析非常容易，並幫助使用者做出決策。

描述性分析是一個快速發展的領域，擁有光明的前景。它允許您做出更好的業務決策，並瞭解人們如何與公司和產品互動。一般的描述性分析方法包括資料收集、資料準備、探索性資料分析、資料視覺化、統計分析和預測建模。描述性分析技能幫助使用者設計商業智慧模型，並支援組織利用大資料的力量。

描述性分析的組成部分

描述性分析的主要關鍵組成部分如下：

• **頻數指標** - 包括計數、百分比和頻率。
• **集中趨勢指標** - 集中趨勢指標包括均值、中位數和眾數。
• **離散度指標** - 它測量範圍、方差和標準差。
• **位置指標** - 它測量百分位數等級和四分位數等級

描述性分析的特點

描述性分析的一些最常見特徵如下：

1. 資料彙總

此功能將大量資料壓縮成易於理解的形式。它使用諸如聚合、統計度量（均值、中位數、眾數）和資料視覺化等技術。

2. 資料視覺化

此功能以圖形化和色彩鮮豔的形式呈現資料，使其更容易解釋和識別模式。它包括圖表、直方圖、熱圖和儀表板。**例如**，一些例子是視覺化隨時間推移的銷售趨勢、客戶細分或網站流量熱圖。

3. 趨勢分析

此功能識別隨時間推移的資料趨勢，以提供上下文併為未來的決策提供資訊。它使用時間序列分析、移動平均線和季節性分解。**例如**，一些例子是分析銷售增長、網站訪問量或股市價格的趨勢。

4. 資料探勘

資料探勘功能探索大型資料集以發現模式、相關性和見解。它使用聚類、關聯規則挖掘和異常檢測技術。**例如**，一些例子是識別客戶購買模式、發現不同變數之間的相關性或檢測異常值。

5. 統計分析

統計分析功能應用統計方法來總結資料並對其進行解釋。一些最常用的統計分析方法是描述性統計、相關性分析和假設檢驗。**例如**：查詢平均值、標準差或相關係數以瞭解資料分佈。

6. 報告

報告功能為利益相關者提供關鍵指標和績效指標的定期更新。它包括報告、儀表板、記分卡和自動化報告系統。**例如**每月財務報告、每日銷售儀表板或季度業績審查。

描述性分析的重要性

描述性分析解析歷史資料以查詢業務趨勢和模式。使用歷史資料和基準測試，決策者可以全面瞭解績效和模式，從而制定業務戰略。它為企業提供有關其績效、發展方向以及如何在競爭激烈的世界中立足的關鍵資訊。

描述性分析分析一段時間內收集的資料，積累的資料可用於透過比較不同時期的度量來跟蹤公司的成功。例如 - 透過比較季度統計資料來衡量銷售額或支出，計算收入增長百分比，並使用圖表和圖形顯示結果以易於理解。描述性分析結果確定了組織的優勢和劣勢領域。例如 - 描述性分析資料包括同比價格變化、環比銷售增長、使用者數量和每個使用者的總收入。描述性分析與更新的分析（如預測性和規範性分析）一起使用。

描述性分析允許專業人員使用一些工具（例如員工創造的收入或支出作為收入百分比）來比較業務群體的績效。它還將分析結果與已知的行業平均值或其他企業的公佈結果進行比較。這種比較分析為組織指明瞭其所處的位置以及需要改進的地方。

描述性分析如何在商業分析中工作？

描述性分析是一種強大的資料分析技術；它總結資料並以資訊豐富的形式生成分析結果。它使用統計方法（如資料分佈、集中趨勢和離散度）來描述資料並執行分析。

**商業分析**或**商業智慧 (BI)** 中的描述性統計可用於查詢變數之間的關係並檢查資料組。描述性統計用於制定有關如何最好地分析資料集的戰略決策。描述性分析的分析結果是使用報告、表格以及直方圖、線形圖、餅圖和箱線圖等圖表生成的。

資料分析過程始於資料收集，將從多個來源收集的資料整合起來，然後將其轉換為標準格式，以便進一步用於分析和將來參考。

許多公司使用資料智慧，這是一套用於獲取和分析資料、得出結論以及根據調查結果制定行動計劃的策略和工具。

一些組織還使用電子表格對收集的資料執行簡單的描述性分析，從而產生 KPI 和其他統計資料，然後將其包含在報告中。整合的 ERP 系統可以將組織的業務資料儲存在單個數據庫中，從而使描述性分析更容易。整合分析工具也用於進行資料敘事，這涉及圍繞資料構建敘事並使用資料視覺化傳達其相關性。ERP 嵌入式商業智慧也可以與即時資料一起使用，並使用儀表板、圖表和報告生成結果來衡量關鍵績效指標。

描述性分析的過程

描述性分析的過程可以分解為五個步驟，如下所示：

1. 確定業務指標

組織必須根據公司內每個組的關鍵業務目標或公司的總體目標來確定其想要生成的指標。

2. 識別所需資料

組織必須確定相關來源以收集生成適當指標所需的資料。此過程可能很困難，因為必要的資料分散在多個檔案和應用程式中。使用企業資源計劃 (ERP) 系統的公司可能會更容易一些，因為其系統的資料庫已經擁有大部分或全部必要的資料。

3. 提取和準備資料

如果資料來自多個來源，則提取、整合和準備用於分析的相關資料可能非常耗時。它可能需要資料清理以消除資料中的不一致性和錯誤，並將其保持在適合分析工具的標準格式。

4. 資料分析

公司可以使用各種工具應用描述性分析，包括商業智慧 (BI) 軟體和 Excel 等電子表格。

5. 展示資料結果

使用圖形方法（如儀表板、條形圖、餅圖或線形圖）呈現處理後的資料。可見的資料更容易理解和解釋。

描述性分析的優勢

現在，讓我們來看看描述性分析的突出優勢。

• **易於學習** - 描述性分析不需要統計方法或分析方面的專業知識或經驗。
• 工具可用性 − 現成的簡單工具可用於進行描述性分析。
• 解答業務問題 − 描述性分析可以解答一些常見的業務問題，例如“發生了什麼”。
• 改進決策 − 瞭解過去發生的事情，使企業能夠對未來做出更明智的決策。
• 績效監控 − 描述性分析使公司能夠監控關鍵績效指標 (KPI)，並確定他們是否正在實現目標。
• 增強對業務運營的理解 − 組織可以更好地瞭解其流程、客戶行為和市場狀況。
• 資料驅動洞察 − 建立資料驅動決策的框架，確保公司計劃以具體資料而非直覺為基礎。
• 風險識別 − 公司可以透過回顧以往資料來識別潛在風險和改進機會。