旗下產業: A產業/ A實習/ A計劃
            全國統一咨詢熱線:400-0100-444
            首頁 > 熱門文章 > 大數據分析 > 大數據分析類型有哪些
            大數據分析類型有哪些
            時間:2020-02-10來源:www.manmia59.icu點擊量:作者:sissi
            時間:2020-02-10點擊量:作者:sissi




              大數據分析類型有哪些?大數據分析是成功開展業務的重要組成部分。有效地使用數據,可以更好地理解企業的先前績效,并為未來的活動做出更好的決策。在公司運營的各個級別,可以采用多種方式利用數據。
             

              所有行業都使用四種類型的大數據分析。雖然我們將這些類別分為幾類,但它們都鏈接在一起并相互構建。隨著您從最簡單的分析類型轉變為更復雜的分析方法,難度和所需資源也隨之增加。同時,增加的洞察力和價值水平也在增加。
             

              大數據分析的四種類型是:

              1)描述性分析

              2)診斷分析

              3)預測分析

              4)規范分析
             

              下面,我們將介紹每種類型,并舉例說明如何在業務中使用它們。
             

            大數據分析

              描述性分析
             

              第一類大數據分析是描述性分析。它是所有數據洞察力的基礎。它是當今業務中最簡單,最常見的數據使用方式。描述性分析通過總結過去的數據(通常以儀表盤的形式)來回答“發生了什么”。
             

              描述性分析在業務中的最大用途是跟蹤關鍵績效指標(KPI)。KPI根據所選基準描述企業的績效。
             

              描述性分析的業務應用包括:

              1)KPI儀表板

              2)月收入報告

              3)銷售線索概述

              4)診斷分析
             

              在問了“發生了什么”這一主要問題之后,下一步就是更深入地探討為什么會發生?這就是診斷分析的用武之地。
             

              診斷分析將從描述性分析中找到見解,并深入分析以找出導致這些結果的原因。組織利用這種類型的分析,因為它在數據之間建立了更多的聯系并確定了行為模式。
             

              診斷分析的一個關鍵方面是創建詳細信息。當出現新問題時,您可能已經收集了與該問題有關的某些數據。通過已有數據供您使用,它結束了重復工作并使所有問題相互聯系的麻煩。
             

              診斷分析的業務應用包括:

              一家貨運公司正在調查某個地區發貨緩慢的原因

              SaaS公司深入研究以確定哪些營銷活動增加了試驗
             

              預測分析
             

              預測分析試圖回答“可能發生什么”問題。這種類型的分析利用以前的數據對未來的結果進行預測。
             

              這種類型的分析是描述性和診斷性分析的又一個進步。預測分析使用我們匯總的數據對事件的結果進行邏輯預測。這種分析依賴于統計建模,這需要更多的技術和人力來進行預測。同樣重要的是要了解預測只是一種估計;預測的準確性取決于質量和詳細的數據。
             

              盡管描述性和診斷性分析是業務中的常見做法,但是預測性分析是許多組織開始出現困難跡象的地方。一些公司沒有人力在他們想要的每個地方執行預測分析。其他人還不愿意投資于每個部門的分析團隊,或者不準備教育當前的團隊。
             

              預測分析的業務應用包括:
             

              風險評估

              銷售預測

              使用客戶細分確定哪些線索最有可能轉化

              客戶成功團隊中的預測分析
             

              規范分析
             

              最終的大數據分析類型是最受追捧的,但是很少有組織真正具備執行此分析的能力。規范分析是大數據分析的前沿,它結合了以前所有分析的見識,從而確定了解決當前問題或決策的行動方案。
             

              規范分析利用了最先進的技術和數據實踐。這是一項巨大的組織承諾,公司必須確保他們準備好并且愿意付出努力和資源。
             

              人工智能(AI)是規范分析的完美示例。AI系統消耗大量數據,以不斷學習和使用此信息來做出明智的決策。精心設計的AI系統能夠傳達這些決策,甚至將這些決策付諸實踐。業務流程可以每天執行和優化,而無需人工做任何事情。
             

              當前,大多數大數據驅動的公司(Apple,Facebook,Netflix等)都在使用規范性分析和AI來改善決策。對于其他組織,向預測性和規范性分析的轉變可能是無法克服的。隨著技術的不斷進步和對數據專業人才的培養,我們將看到越來越多的公司進入數據驅動領域。
             

              結論
             

              如我們所顯示的,這些類型的大數據分析中的每一種都是相互聯系的,并且在一定程度上相互依賴。它們各自具有不同的目的并提供不同的見解。從描述性分析過渡到預測性和規范性分析需要更多的技術能力,但也可以為您的組織帶來更多的洞察力。




             

            ?2007-2019/北京漫動者教育科技有限公司版權所有
            備案號:京ICP備12034770號

            ?2007-2019/ www.manmia59.icu 北京漫動者教育科技有限公司 備案號: 京ICP備12034770號 監督電話:010-62568622 郵箱:bjaaa@aaaedu.cc

            伊人大焦线在线手机版