原文：
www.kdnuggets.com/2023/03/master-power-data-analytics-four-approaches-analyzing-data.html
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你是否曾希望拥有一个水晶球，能够告诉你业务的未来？虽然我们不能承诺你一个神秘的未来预见，但我们有下一个最佳选择：数据分析。
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在今天这个数据驱动的世界里，企业收集和生成大量数据变得轻而易举。然而，拥有数据仅仅是不够的。
作为一家企业，你需要能够理解数据并以能够做出更好决策的方式利用它。这就是数据分析的作用。数据分析指的是检查数据以提取见解并做出明智决策的过程。
根据统计数据，数据分析市场正在快速增长，预计到 2029 年将超过6500 亿美元。这显示了数据分析在企业和全球经济中的日益重要性。
未来是由数据驱动的。从预测客户行为到识别优化领域，数据分析可以帮助企业揭示数据中隐藏的秘密，并推动更好的结果。然而，面对众多工具和技术，确定从哪里开始可能会让人感到不知所措。
本文将带你了解数据分析，并探讨分析数据的四种方法。阅读完这篇文章后，你将掌握利用数据的力量所需的知识，做出明智的决策，从而将业务提升到新高度。
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描述性分析是一种数据分析类型，它专注于描述和总结数据，以获得对过去发生了什么的洞察。它通常用于回答诸如“发生了什么？”和“多少？”的问题。
描述性分析可以帮助企业和组织理解他们的数据，并识别可以为决策提供依据的模式和趋势。
以下是一些描述性分析的真实例子：
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零售店可能会分析历史销售数据，以识别受欢迎的产品和趋势。例如，人们在二月份往往会买更多的糖果。
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患者数据可以被总结以识别常见的健康问题。例如，大多数人从十月到六月期间会得流感。
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学生的表现数据可以被分析以识别改进的领域。例如，大多数未能通过微积分考试的学生通常上课迟到。
要有效使用描述性分析，你需要确保你的数据准确且高质量。同样，使用清晰简明的可视化工具来有效传达洞见也至关重要。
预测性分析使用统计和机器学习技术来分析历史数据并预测未来事件。它通常用于回答诸如“什么可能会发生？”和“如果发生了什么？”的问题。
预测性分析非常有用，因为它可以帮助你提前规划。它可以帮助改善业务运营，降低成本，并增加收入。例如，你可以根据季节性和以往销售数据预测销售情况。如果你的预测分析告诉你冬季销售可能会减少，你可以利用这些信息为这个季节设计一个有效的营销活动。
以下是一些预测性分析实际应用的例子：
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银行可能会使用预测性分析来评估信用风险，并决定是否向客户提供贷款。在开放银行业务中，预测性分析可以帮助建立高度个性化的行为模型，特定于每个客户，并以新的方式评估他们的信用 worthiness。对客户而言，这可能意味着更好且更便宜的访问银行账户、信用卡和抵押贷款。
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在营销中，预测性分析可以帮助识别哪些客户最可能响应特定的优惠。
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在医疗保健中，预测性分析可以用于识别有风险发展特定疾病的患者。
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在制造业中，预测性分析可以用于预测需求和优化供应链管理。
然而，使用预测分析也存在一些挑战。一个挑战是高质量数据的可用性，这对于准确预测至关重要。另一个挑战是选择适当的建模技术来分析数据并做出准确预测。最后，将预测分析结果传达给决策者可能会很有挑战性，因为所使用的技术可能复杂且难以理解。
处方分析是一种数据分析方法，它超越了描述性和预测性分析，为你应该采取的行动提供建议。换句话说，这种方法涉及使用优化技术来确定最佳行动方案，在一系列约束和目标的条件下。
它通常用于回答诸如“我们应该做什么？”和“我们如何改进？”的问题。
为了有效，处方分析需要对所分析的数据有深刻的理解，并能够建模和模拟不同的情景，以确定最佳行动方案。因此，这是一种四种方法中最复杂的方法。
处方分析可以帮助你解决各种问题，包括产品组合、劳动力规划、市场营销组合、资本预算和产能管理。
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处方分析的最佳例子是高峰时段使用谷歌地图获取方向。该软件考虑了所有交通工具和交通状况，以计算出最佳路线。交通公司可能会以这种方式使用处方分析来优化配送路线和最小化燃料成本。特别是当你考虑到燃料成本上升时，这一点尤为重要。例如，在加拿大，普通人每年在燃料上的支出约为 2,000 加元，而在美国，家庭在燃料上的支出占总年收入的近 2.24%。
然而，与预测分析一样，有效使用处方分析也面临一些挑战。第一个挑战是高质量数据的可用性，这是进行准确分析和优化所必需的。另一个挑战是所使用的优化算法的复杂性，这可能需要专业的技能和知识来有效实施。
诊断分析是一种数据分析类型，超越了描述性分析，以识别问题的根本原因。它回答诸如“为什么会发生？”和“是什么造成的？”的问题。例如，你可以使用诊断分析来确定为什么你的 1 月销售额下降了 50%。
诊断分析涉及探索和分析数据，以识别能够帮助解释问题或难题的关系和相关性。这可以通过回归分析、假设检验和因果分析等技术来完成。
现实生活中的例子包括：
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你可以使用诊断分析来识别生产过程中质量问题的根本原因。
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你还可以用它来识别客户投诉背后的原因，并提供有针对性的解决方案。
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在网络威胁的情况下，你也可以用它来识别安全漏洞的来源，并防止未来的攻击。
使用诊断分析有许多好处，例如识别问题的根本原因并制定有针对性的解决方案。但与前两种数据分析方法一样，也存在一些挑战需要考虑。例如，获取高质量的数据和确保分析准确性可能比较困难。其次，分析技术可能相当复杂，可能需要专业的技能和知识才能有效实施。
| 方法 | 定义 | 回答的问题 |
|---|---|---|
| 描述性 | 描述和总结数据，以获得对过去发生了什么的洞察。 |
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发生了什么？
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多少？
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| 诊断性 | 识别问题或难题的根本原因 |
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为什么会发生？
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是什么原因造成的？
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| 预测性 | 分析历史数据并对未来事件进行预测。 |
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可能发生什么？
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如果发生什么情况？
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| 处方性 | 根据分析提供应采取的行动建议。 |
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我们应该怎么做？
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我们如何改进？
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尽管四种数据分析方法各有优缺点，选择最合适的方法对于实现预期结果可能至关重要。选择方法时需要考虑的一些因素包括：
所解决问题的性质。不同的问题需要不同的方法。例如，你可以使用：
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描述性分析总结客户反馈数据并识别客户需求模式
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诊断分析用于识别驱动销售业绩变化的因素
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预测性分析来预测产品的未来需求
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处方分析用于优化制造设施中的生产计划
可用数据的类型和质量。确保数据准确、完整且相关也很重要。这可能涉及清理、转换或以其他方式准备数据，以确保其适合所选的方法。在许多情况下，数据准备可能是一个耗时且迭代的过程，可能需要专门的工具或专业知识。
分析所需的资源和技能是可用的。要进行有效的数据分析，还需要掌握正确的技能和工具。这可能包括统计分析软件、编程语言和可视化工具。一些常见的技能 可能对数据分析师有用，包括数据整理、数据可视化、机器学习和统计推断。
从以上讨论中可以看出，数据分析是一个强大的工具，可以提供有价值的见解并推动业务增长。通过理解和利用数据分析的四种不同方法，企业可以更好地理解其数据，并做出更明智的决策。
然而，在选择分析方法时，仔细考虑业务的具体需求和目标以及了解每种方法的优缺点是非常重要的。
最终，通过选择正确的方法并有效实施，企业可以获得竞争优势并实现长期成功。因此，勇敢探索数据分析的激动人心的世界吧——可能性无穷无尽！
Nahla Davies 是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾担任 Inc. 5000 实验性品牌组织的首席程序员，该组织的客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼等。