数据分析常用 *** （最常用的四种大数据分析 *** ）

四种最常用的大数据分析

在数据挖掘分析领域，最常用的四种数据分析 是描述性分析、诊断性分析、预测性分析和命令性分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及数据挖掘分析师最重要的能力是什么时，他们给出了各种各样的答案。

其实我想告诉他们的是，在数据挖掘分析领域，最重要的能力是能够将数据转化为非专业人士也能清晰理解的有意义的见解。

有必要使用一些工具来帮助人们更好地理解数据分析在挖掘数据价值中的重要性。其中一个工具叫做四维分析。

简单来说，分析可以分为四种关键 。

下面将详细介绍这四种 。

1. 描述型分析发生了什么？

这是最常见的分析 。在业务上，这种 为数据分析师提供了重要的指标和业务度量 。

例如，每月收入和损失账单。数据分析师可以通过这些账单获得大量的客户数据。了解客户的地理信息是描述性分析的 之一。使用可视化工具可以有效地增强描述性分析提供的信息。

2. 诊断型分析为什么会发生？

描述性数据分析的下一步是诊断性数据分析。通过评估描述性数据，诊断分析工具使数据分析师能够深入分析数据并深入数据的核心。

一个设计良好的BI dashboard可以集成数据读取、特征过滤和按时间序列进行数据钻取的功能，从而更好地分析数据。

3. 预测型分析可能发生什么？

预测分析主要用于预测。未来某个事件发生的可能性，预测一个可量化的值，或者预测某件事发生的时间，都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样性与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境中，预测有助于做出更好的决策。预测模型也是一种重要的 ，在许多领域得到应用。

4. 指令型分析需要做什么？

数据价值和复杂性分析的下一步是强制性分析。教学模式是基于对 发生了什么事？， 为什么会这样？和 会发生什么？以帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，命令式分析不是单独使用的一种 ，而是在前面的所有 完成之后，需要最终完成的一种分析 。

例如，交通规划分析考虑每条路线的距离、每条路线的速度和当前的交通控制，以帮助选择更佳的回家路线。

结论

需要说明的是，每一种分析 对业务分析都有很大的帮助，同样适用于数据分析的各个方面。

四种常用数据分析 的区别