数据分析的价值体现在哪些形式（附数据分析的4种方法）

数据对于各种企业都变得越来越重要。近年来，各公司收集的数据量有所增加。随着数据量的快速增长，数据分析和数据分析方法对于分析师而言变得越来越重要。数据中的模式可以指导分析师获得重要见解，以制定关键业务决策。

数据分析方法的类型

　　数据分析方法有很多类型，以下是最常用的几种类型：

　　数据挖掘：该技术涉及使用工具提取数据并检查其关键模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息。

　　统计分析：该技术检查样本以查找诸如中位数和偏差之类的信息，这些信息可以帮助分析人员找到相关模式。

　　诊断分析：该技术通过识别数据中的模式来解答为什么会发生某些问题。

　　预测分析：该技术使用现有数据来预判可能发生的情况，它可能是决策的关键方法。

　　还有其他类型的数据分析可以帮助将分析器引导至定量数据集中的重要模式。这些技术和数据分析类型对许多行业都很有价值，因为每个行业的数据使用量都在增加。

数据分析的重要性

　　数据分析有助于将大量数据和信息转换为可用于指导企业的数据模式。分析师从数据中提取重要的见解，以帮助企业做出明智而可靠的决策。对于企业而言，从数据中获取洞察力有助于指导业务决策，指导生产和客户拓展。数据分析还可以使医疗保健行业和零售业等其他组织受益。没有数据分析方法，就不可能从大量的数据中提炼出重要的东西。但是，如果没有适当的数据准备，数据分析技术通常会受到阻碍。

传统数据分析方法的局限性

　　在研究和命名数据分析技术时，通常不包括数据整理或数据准备以进行更广泛的数据分析。即使处理大量数据的是IT专业人员，数据分析师和业务人员也都将其视为数据准备过程中的重要的第一步，但太多的数据争议被视为清洁工作，这是在探索“真实”数据分析技术。但是，在所有类型的数据分析中，数据整理对于找到最重要的见解至关重要。实际上，我们认为，数据争议应该与最终结果一样都被纳入“数据分析技术”之内。

　　数据争议是一项核心数据分析技术，可帮助我们在分析之前获得最干净、最可用的数据。如果没有数据争议，则几乎不可能筛选数据集以找到关键的见解。数据整理过程的每个步骤都揭示了“重新整理”数据的新潜在方法，所有这些方法都朝着生成最终分析所需的最可靠数据的方向发展。

数据整理过程

　　我们认为数据整理过程是最关键的第一步，是上述其他分析技术的补充。要开始更多地了解数据整理过程，这些是关键步骤。我们的数据整理流程包括六项核心活动，以进行数据分析并从我们的数据中获得最大的商业价值：

　　发现——能够理解我们的数据及其对分析探索和分析的帮助

　　结构化——使我们能够格式化各种形状和大小的数据以与传统应用程序一起使用

　　清理——使我们修复和标准化可能会使分析失真的数据

　　充实——使我们可以利用已经做过的问题

　　验证——识别并发现数据质量和一致性问题

　　发布——使我们能够计划和交付数据以进行下游分析

　　对于数据分析的方法和类型的正确选择是数据分析的第一步，也是非常重要的一个环节，希望大家在开始分析的时候一定要谨慎对待。