資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究利用資料分析進行應急管理
資料分析是分析資料以得出關於特定問題或主題結論的科學和應用。資料的測量和評估被認為是大多數業務流程的重要組成部分，而資料分析正是利用這些測量來深入瞭解業務環境中正在發生的事情。
資料分析是關於管理、分析和探索資料以進行決策的過程。它是利用分析方法獲得以前從未想到過的答案的過程。
例如，人類將無法看到這個數字 223 中每個數字的含義以及它們是如何聯絡在一起的。只有透過應用一些巧妙的數學方法，他們才能瞭解隱藏在看似隨機的數字序列中的意義。
分析是從資料集中提取有用資訊以進行有效決策的過程。資料分析使用各種技術來處理大量資料，以瞭解重要的趨勢和模式，從而幫助企業做出更好的決策，改進其產品/服務或解決問題。
資料分析的型別
描述性分析
描述性分析是最常見的資料分析型別。因為它們只是描述資料集中趨勢、關係和模式，所以它們經常被認為是不重要的，因為業務領導者認為他們應該專注於更復雜統計分析。但是，描述性分析可以提供可操作的資訊，幫助企業做出明智的決策。
預測性分析
預測性分析在增強決策過程中發揮著至關重要的作用。它允許組織發現隱藏的模式和趨勢，這些模式和趨勢可能對他們的業務決策甚至結果產生重大影響。透過識別資料中的短期模式，可以建立能夠反映未來類似條件的預測模型。預測性分析是一個強大的工具，透過提供對其周圍可能發生的事情的準確見解，幫助企業實現其目標。
診斷性分析
透過使用診斷分析，您可以擴充套件描述性分析，以幫助您瞭解過去發生的事情的原因。這些過程類似於向下鑽取和鑽取，但它們超越了資料的彙總。透過檢查因果關係，它們使企業能夠對如何解決挑戰和發展業務做出更好的判斷。
規範性分析
在規範性分析中，機器學習演算法用於確定最有效的行動方案。首先，您可以使用一組要求，例如“在資料集中至少有 50% 的客戶選擇他們對您的客戶服務團隊“非常不滿意”。
什麼是資料分析工具
數字資料的出現已將大多數企業轉變為資料收集實體。資料分析使用先進的數學和統計方法來處理數字，為個人提供廣泛的工具來幫助獲取、儲存、處理和報告資訊。當今的計算機工具能夠以各種格式儲存大量資料。
資料分析是指將原始資料轉換為有意義的資訊所使用的方法和工具。資料從不同的來源收集，範圍從資料庫到客戶記錄，甚至業務智慧報告。資料分析的目標通常是從這些資料中提取有用的資訊，並利用這些資訊做出有助於提高業務績效的決策。
資料分析師可以使用許多工具和平臺來幫助進行報告或溝通。Tableau 和 Power BI 都可以幫助進行資料視覺化和分析，而其他有用的工具也正在出現，這些工具可用於挖掘大量資料。除了這些軟體包之外，SAS 還可以用作分析平臺來執行資料探勘，而 Apache Spark 是一個開源平臺，它提供廣泛的功能來進一步增強資料分析師提供的價值。
降低風險分析和應急管理
資料和分析策略不僅對應急管理情況至關重要，而且對任何行業或企業都至關重要。在準備、緩解或響應和恢復方面，資料透過為專家提供做出明智決策所需的基於證據的資料，在領導決策中發揮關鍵作用，從而加強他們自己的業務。
在緊急事件發生之前，應急管理過程主要包括進行風險評估、制定監控計劃和預警系統，以及制定緊急預防和準備指南。此外，還包括：根據現場資訊進行快速決策；協調和溝通響應團隊之間；釋出明確的命令；緊急事件發生後：恢復和重建損壞的成本；調查根本原因和響應的有效性。
除了提供應急管理中資料收集、使用和傳播的政策和程式外，資料和分析還是災害準備和響應的重要組成部分。資料可用於填補現有應急管理系統中的空白，在多個資產需要協同工作的地方，識別預警訊號，以便在災難發生之前採取主動措施。
252 次瀏覽
