大数据分析领域不断获得更大的...。

一旦实践仅仅依靠对数据科学家和业务分析,数据分析现在接触到的企业更多的零件,支持比以往更多的工作角色。这里创新的APE下载188金宝搏软件X,我们已经介绍如何大数据分析正在重新定义企业职能中,有效的数据货币化的最新策略首席执行官在推动分析收养所扮演的角色

由于领域拓展,这对C-Suite和来自全国各地的企业了解不同类型的数据分析员工的重要途径在那里,不同类型的成果,他们提供的业务。下面我们看一下四种最常见的类型的数据分析,以及它们如何帮助您的公司:

  1. 描述性分析:这种传统型的数据分析的重点是利用历史数据,以更好地认识事物,如经营成果和业绩的当前状态。为此,描述性分析是用来制造时间周期或其它参数之间的比较。例如,财务报表往往采用描述性分析,以提供有关过去的性能与当前性能更新。这包括使用数字,如收入或产品的出货量,并使一个月比一个月或一年同期比较,跟踪业绩的变化。
  2. 诊断分析:按照Gartner的词汇表“诊断分析是高级分析的形式,检数据或内容来回答这个问题,‘为什么会发生?’它的特点是技术,如向下钻取,数据发现,数据挖掘和相关性。”通过检查数据的异常,如客户服务电话激增或增加销售转换率,企业可以更好地理解为什么一个特定的经营状况存在,然后确定最佳的采取的措施来解决它。
  3. 预测分析:这种方法对数据分析的重点是确定下一根据过去的趋势和行为会发生什么。预测分析采用人工智能和机器学习来分析大量数据,以帮助确定下一个最好的行动采取在一个给定的情景。这方面的例子包括基于过去的购买模式,预测库存水平确定未来的销售,并确定产品的客户有可能购买在同一时间。
  4. 规范性分析:根据技术目标“规范性分析是致力于寻找最好的行动过程中对于给定的情况下业务分析领域。”在预测分析建设方法,规范分析使得上的下一个最好的行动是采取什么样的更复杂的决策,提供多种选择和每个潜在影响。例如,企业领导可以检查各种“如果 - 那么”场景来帮助做出更明智的决策,比如如何对即时产品的机会或竞争漏洞更好地利用。

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