資料科學 - 資料分析

什麼是資料科學中的資料分析？

資料分析是資料科學的關鍵組成部分之一。資料分析被描述為清理、轉換和建模資料的過程，以獲得可操作的商業智慧。它使用統計和計算方法來獲得洞察力和從大量資料中提取資訊。資料分析的目標是從資料中提取相關資訊，並根據這些知識做出決策。

雖然資料分析可能包含統計過程，但它通常是一個持續的迭代過程，其中資料不斷地被收集和同時分析。事實上，研究人員經常在整個資料收集過程中評估觀察結果的趨勢。具體的定性方法（實地研究、人種志內容分析、口述歷史、傳記、非侵入性研究）和資料的性質決定了分析的結構。

更準確地說，資料分析將原始資料轉換為有意義的洞察力和有價值的資訊，這有助於在醫療保健、教育、商業等各個領域做出明智的決策。

以下是資料分析如今至關重要的原因列表：

準確的資料 - 我們需要資料分析來幫助企業獲取相關和準確的資訊，他們可以使用這些資訊來規劃業務戰略，並就未來計劃做出明智的決策，從而調整公司的願景和目標。
更好的決策 - 資料分析透過識別資料中的模式和趨勢並提供有價值的見解來幫助做出明智的決策。這使企業和組織能夠做出資料驅動的決策，從而帶來更好的結果和更高的成功率。
提高效率 - 分析資料可以幫助識別業務運營中的低效率和改進領域，從而更好地分配資源並提高效率。
競爭優勢 - 透過分析資料，企業可以透過識別新的機會、開發新的產品或服務以及提高客戶滿意度來獲得競爭優勢。
風險管理 - 分析資料可以幫助識別對企業構成潛在風險和威脅，從而能夠採取積極措施來減輕這些風險。
客戶洞察 - 資料分析可以提供關於客戶行為和偏好的寶貴見解，使企業能夠調整其產品和服務以更好地滿足客戶的需求。

隨著企業可訪問的資料的複雜性和數量的增長，對資料分析的需求也隨之增加，以清理資料並提取企業可用於做出明智決策的相關資訊。

通常，資料分析過程涉及許多迭代輪次。讓我們更詳細地檢查每一個。

識別 - 確定您想要解決的業務問題。公司試圖解決什麼問題？必須測量什麼，以及如何測量？
收集 - 獲取解決指示查詢所需的原始資料集。可以使用內部來源，例如客戶關係管理 (CRM) 軟體，或輔助來源，例如政府記錄或社交媒體應用程式程式設計介面 (API)，來收集資料。
清理 - 透過清理資料來準備進行分析。這通常包括刪除重複和異常資料，解決不一致性，標準化資料結構和格式，以及處理空格和其他語法問題。
分析資料 - 透過使用不同的資料分析方法和工具轉換資料，您可以開始識別模式、相關性、異常值和差異，從而講述一個故事。在此階段，您可以使用資料探勘來識別資料庫中的趨勢，或使用資料視覺化工具將資料轉換為易於理解的圖形格式。
解讀 - 透過解讀結果來確定您的分析結果在多大程度上有效地解決了您的初始查詢。根據事實，有哪些建議是可能的？您的結論有什麼限制？

資料可用於多種方式來回答問題和輔助決策。為了選擇分析資料的最優方法，您必須瞭解該領域廣泛使用的四種資料分析型別可能會有所幫助。

我們將在下面的章節中詳細討論每一個：

描述性分析是檢視當前和過去資料以查詢模式和趨勢的過程。它有時被稱為檢視資料的最簡單方法，因為它顯示了有關趨勢和關係的資訊，而無需深入細節。

描述性分析易於使用，並且幾乎每家公司每天都在進行。簡單的統計軟體，如 Microsoft Excel，或資料視覺化工具，如 Google Charts 和 Tableau，可以幫助分離資料，查詢變數之間的趨勢和關係，並以視覺方式顯示資訊。

描述性分析是一種很好的方法，可以顯示事物如何隨時間推移而變化。它還使用趨勢作為進一步分析的起點，以幫助做出決策。

這種型別的分析回答了“發生了什麼？”這個問題。

描述性分析的一些例子包括財務報表分析、調查報告。

診斷分析是使用資料來找出變數之間趨勢和相關性發生原因的過程。這是繼使用描述性分析識別趨勢之後的下一步。您可以手動、使用演算法或使用統計軟體（例如 Microsoft Excel）進行診斷分析。

在進行診斷分析之前，您應該瞭解如何檢驗假設，相關性和因果關係之間的區別是什麼，以及診斷迴歸分析是什麼。

這種型別的分析回答了“為什麼會發生這種情況？”這個問題。

診斷分析的一些例子包括檢查市場需求、解釋客戶行為。

預測分析是使用資料來嘗試預測未來將會發生什麼的過程。它使用過去的資料來預測可能出現的未來情況，這有助於做出戰略決策。

預測可能是針對近期或未來，例如預測當天晚些時候裝置故障，或針對遙遠的未來，例如預測公司明年的現金流。

預測分析可以手動進行，也可以藉助機器學習演算法進行。無論哪種情況，過去的資料都用於對未來將會發生的事情進行猜測或預測。

迴歸分析是一種預測分析方法，它可以檢測兩個變數（線性迴歸）或三個或更多變數之間的關係（多元迴歸）。變數之間的關係用一個數學方程表示，如果一個變數發生變化，可以使用該方程來預測結果。

迴歸使我們能夠深入瞭解這種關係的結構，並提供資料與該關係擬合程度的度量。這些見解對於評估過去的模式和制定預測非常有用。預測可以幫助我們制定資料驅動的計劃並做出更明智的決策。

這種型別的分析回答了“未來可能發生什麼？”這個問題。

預測分析的一些例子包括：營銷行為定位、醫療保健 - 早期疾病或過敏反應檢測。

規範性分析是使用資料來確定接下來最佳行動方案的過程。這種型別的分析考慮所有重要因素，並提出關於下一步該做什麼的建議。這使得規範性分析成為基於資料做出決策的有用工具。

在規範性分析中，通常使用機器學習演算法來更快、更有效地處理大量資料，通常比人工處理效率更高。“如果”和“否則”語句使演算法能夠篩選資料，並根據特定的一組要求提出建議。例如，如果資料集中至少 50% 的客戶表示他們對您的客戶服務團隊“非常不滿意”，則演算法可能會建議您的團隊需要更多培訓。

重要的是要記住，演算法可以根據資料提出建議，但它們不能取代人的判斷。規範性分析是一種工具，應該用作幫助做出決策和制定策略的工具。您的判斷力很重要，需要為演算法得出的結論提供背景和限制。

這種型別的分析回答了“我們接下來應該做什麼？”這個問題。

規範性分析的一些例子包括：投資決策、銷售：潛在客戶評分。

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