描述性分析是如何工作的？

描述性分析是一種資料分析型別，專注於描述和評估歷史資料，以更好地瞭解過去發生了什麼。它包含不同的工具和技術來評估原始資料並將其轉換為有用的資訊。

描述性分析的工作始於指標；組織首先建立一組指標，用於衡量業務績效與業務目標的差距。

描述性分析的資料是使用兩種基本技術收集的：資料聚合和資料探勘。資料聚合是組織用來收集和組織資料並將其整理成標準資料集形式的技術。獲得的資料使用各種工具和方法進行檢查，包括彙總統計和模式跟蹤。分析師使用這些方法來評估資料並識別模式，而這些模式反過來會影響績效。

例如，在一家跨國公司中，組織了一次數字會議；描述性分析可以確定有多少成員在討論期間積極參與，他們的參與程度以及在討論期間釋出了多少帖子。另一個例子是報告財務資訊，例如同比價格變化、每月銷售增長（或下降）資料和收入。這些資訊基於特定業務期間內發生的事情。

描述性分析流程

描述性分析流程涉及一些步驟，如下所示：

在此步驟中，使用者從不同的來源（如資料庫、資料倉庫和電子表格）收集資料集。這些資料可以包括結構化資料（數值和分類變數）和非結構化資料（文字或圖形）。

此步驟包括資料清洗和處理，以確保準確性和資料一致性。資料準備處理缺失值、刪除重複項並將資料轉換為可用於分析的標準形式。此過程在資料載入到資料儲存庫系統後應用。

使用探索性資料分析方法來更好地理解資料集。這包括分析統計值、資料分佈和視覺化，以檢測資料中的趨勢、異常值和關係。

使用描述性統計來彙總資料集；包括均值、中位數、眾數、標準差和百分位數。這些統計資料提供了資料集關鍵趨勢和離散度的快速概覽。

以視覺形式呈現資料，以便於理解。資料的視覺表示包括標準儀表板、圖表和圖形，視覺化有助於更直觀地識別趨勢、模式和異常。

解釋彙總資料和圖形，以得出關於歷史事件和模式的相關結論和觀察結果。此分析使利益相關者能夠理解資料的含義，並根據結果做出明智的決策。

幾種演算法通常用於描述性分析，例如：

聚類方法（如 k 均值和層次聚類）用於根據資料點的特徵將它們組合在一起。聚類用於將資料劃分為有意義的組並發現潛在的趨勢。

Apriori 和 FP-Growth 是關聯規則挖掘演算法的示例，用於發現集合中變數或專案之間有趣的相關性和關聯。這對於市場購物籃分析和推薦系統非常有價值。

時間序列方法（如自迴歸積分移動平均 (ARIMA) 和指數平滑模型）用於檢查定期收集的資料。這些演算法有助於識別時間相關資料中的模式、趨勢和季節性。

文字挖掘和自然語言處理演算法用於評估非結構化文字資料，例如客戶評論、社交媒體帖子和調查結果。可以使用情感分析、主題建模和命名實體識別等技術來分析文字資料，以得出重要資訊。

決策樹技術（如 ID3、C4.5 和 CART）用於構建表示基於輸入資料的決策規則的層次結構。決策樹可有效地對資料進行分類和識別關鍵要素。

GIS 演算法用於分析和顯示空間資料。這些演算法有助於將資料對映到物理位置、空間分析以及識別特定位置的模式或趨勢。

迴歸技術（如線性迴歸、邏輯迴歸和多項式迴歸）用於模擬因變數和自變數之間的關係。迴歸分析用於理解一個或多個變數對感興趣的結果的影響。

為了發現數據中奇特或值得注意的模式，描述性分析使用各種資料探勘技術，包括異常識別、模式識別和異常值分析。

需要注意的是，各種演算法的使用取決於資料的型別和分析的目標。

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