分析與分析學的區別

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資料是每個企業的最重要資產，因為他們需要了解導致他們無法獲利的因素。企業需要了解資料分析學和分析之間的區別。這兩個詞意思不同，但仍然可以互換使用。如果您是資料分析師，您將需要了解客戶的情緒以及他們遵循的趨勢。由於筆記型電腦、智慧手機、平板電腦等各種電子裝置的使用，資料呈爆炸式增長。

資料分析

當需要考慮業務績效時，就會進行資料分析。在此過程中，會分析實際資料與公司預算資料之間的差異。專家必須分析銷售下降或任何其他問題背後的原因。利益相關者的期望也會被考慮在內。

使用不同的方法來執行資料分析，下面將討論這些方法：

A/B 測試

A/B 測試 是一種比較網頁或應用程式的兩個或多個版本的過程。這有助於檢查哪個版本的效果更好。此測試有助於改進應用程式和網頁。

資料融合與整合

資料融合和整合 使用各種來源，用於組合和分析資料以提高準確性。

資料探勘

資料探勘 是從不同模式中提取資料以進行分析的過程。資料探勘也稱為資料中的知識發現，並且由於資料倉庫的發展，其技術得到了增強。

機器學習

機器學習 是在計算機演算法的幫助下自動化開發分析研究模型。它是人工智慧的一個分支，它幫助計算機從可用資料中學習並據此做出預測。

自然語言處理

自然語言處理 是一種利用計算機演算法研究人類語言的技術。它是人工智慧的一個子領域，可以幫助計算機處理人類語言。

資料分析型別

資料分析有多種型別，許多組織使用它來評估和操作從不同資源收集的資料。資料分析有多種型別，我們將詳細討論每種型別。

假設分析

這是一種定量資料分析，其中透過生成資料來檢驗理論或假設。可以分析新的營銷活動，這將有助於增加銷售額。還可以生成銷售報告和客戶參與報告。

迴歸分析

這也是一種定量分析，其中研究兩個變數。其中一個變數是自變數，另一個是因變數。進行這項研究是為了瞭解這兩個變數之間是否存在任何關係。迴歸分析有兩種型別，如下所示：

• 簡單線性 - 這是迴歸分析的一種型別，其中確定自變數和因變數之間的線性關係。
• 多元線性 - 這是迴歸分析的一種型別，其中因變數的數量為一個，但自變數的數量多於一個。進行此分析是為了瞭解多個因素對單個結果的影響。

內容分析

內容分析屬於定性資料分析，並對基於文字的資料進行分析。此分析包括來自社交媒體帖子、產品評論等的資料。組織使用此方法來提高其產品和服務的質量。

資料分析學

資料分析學 是一種預測未來並據此制定計劃的過程。許多工具是必要的，以幫助專家展望未來並制定未來計劃。資料分析學使用透過分析獲得的資料元件。資料分析學有助於預測公司的未來績效。

資料分析學型別

資料分析學有多種型別，如下所示：

定性分析學

這是一種分析學，其中專家必須使用他們的經驗來進行下一步業務行動。

定量分析學

這是一種分析學，其中將不同的演算法和公式應用於專家透過資料分析發現的數字。

描述性分析學

這是一種資料分析學，其中收集和視覺化資料，並幫助組織做出決策。

診斷性分析學

這是一種分析學，其中確定趨勢，以便它們對組織有用。

預測性分析學

這是一種分析學，其中根據歷史資料預測未來結果。預測性分析學幫助公司實現其目標。

規範性分析學

這是最先進的分析學型別，其中為組織提供有用的見解以做出進一步決策。預測性分析的結果用於執行規範性分析學。機器學習和其他高階工具用於執行規範性分析學。

資料分析學的益處

企業可以透過資料分析學獲得以下益處：

• 可以識別趨勢和模式
• 可以創造新的機會
• 可以確定潛在的收益和風險
• 可以制定關於未來計劃的適當策略

分析與分析學的區別

可用的資料是原始資料，必須將其轉換為有用的資訊，以便企業家可以使用它來促進其業務的發展。資料分析和資料分析學之間存在許多差異，我們將詳細探討這些差異。