进行数据分析之前，您必须了解的基础知识

数据分析是将数据清洗，分离和解释为有用的业务见解以进行准确决策的过程。其目的是浏览数据池并提取有用的信息，这些信息将使企业受益于了解其当前和未来的业务功能。不知不觉中，我们也在日常生活中应用了数据分析的基本原理。例如，当我们通过考虑上次发生的事情或做出决定后将来会发生什么来做出人生决定时，那就是数据分析。

数据分析的必要

经过计算和分析的决策使我们的生活和工作都受益匪浅。如果您觉得自己的业务停滞不前，则必须回顾自己的错误，从错误中学习（分析），并计划更好地避免这些错误。即使您的业务蒸蒸日上，您也必须确保其进一步发展。为此，您要做的就是分析您的业务数据和业务功能。

数据分析技术与方法

数据分析技术因企业而异。但是，这里是基本的分析技术：

• 文本分析–也称为数据挖掘，文本分析是使用数据挖掘工具在大型数据集中发现模式的一种方法。此过程将原始数据转换为业务信息，然后将其传达给组织的关键决策者，例如董事会和利益相关者。通过市场上存在的商业智能工具，此方法提供了一种提取数据并对其进行检查以解释数据的方法。
• 统计分析–统计分析回答了“发生了什么？”这一问题。使用仪表板上的过去数据。 这种数据分析技术包括收集，分析，解释，呈现和建模数据集或数据样本。在这种方法中，有两类：
  • 描述性分析，用于分析完整数据或数值数据样本，以显示连续数据的均值和偏差以及类别数据的百分比和频率。
  • 推论分析，它从完整的数据中分析一个样本，以通过遍历不同的样本从同一数据集中得出不同的结论。
• 诊断分析–回答“为什么会发生？”这一问题。 通过统计分析的结果找到原因。 当业务功能出现新问题时，此方法可用于确定数据的行为模式。
• 预测分析–这种分析方法回答了“可能发生什么？”的问题。 通过基于当前和过去的数据对未来结果进行预测。 有了详细的信息，预测将更加准确。
• 规范分析–该技术结合了所有先前分析的见解，以检查哪种操作最适合特定情况。 大多数数据驱动型公司都使用这种技术，因为预测性和描述性分析并不能提高数据性能。

流程细分

数据分析包括以下步骤：

• 必需的数据收集–要收集必需的数据，重要的是确定其原因或目的。 知道目的之后，下一步就是选择正确的方法。 您将必须决定要分析的内容，应进行多少测量以及在何处使用这些见解。
• 数据收集量–收集所需的数据后，您将知道要测量的数据量。因此，因此，您必须隔离并收集数据以进行分析。由于数据将通过不同的来源进行收集，因此最好对其进行管理。
• 数据清理–并非所有已收集的数据都可用于此目的。 因此，应将其清除以除去所有重复的记录，空格和错误。 分析的结果将取决于数据的清洁程度。
• 数据分析–收集，清理和处理数据后，您可以对其进行操作以提取所需的信息。 在此阶段，您可以使用数据分析工具，以帮助您更好地了解数据集。
• 数据解释–分析完成后，该是解释结果以找出最佳结果的时候了。 可以以表格或图表的形式传达此解释。
• 数据可视化–所述结果需要以图形方式传达给组织的员工。 只有当每个人都朝着共同目标努力时，公司才能实现其业务目标。

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