數(shù)據(jù)分析是一門專注于從數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解的學(xué)科。它包括數(shù)據(jù)分析和管理的過(guò)程、工具和技術(shù)，其中包括數(shù)據(jù)的收集、組織和存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)分析的主要目的是對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和技術(shù)以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)并解決問(wèn)題。作為分析和調(diào)整業(yè)務(wù)流程并改善決策和業(yè)務(wù)結(jié)果的一種手段，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中變得越來(lái)越重要。
數(shù)據(jù)分析來(lái)自包括計(jì)算機(jī)編程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)在內(nèi)的一系列學(xué)科，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以描述、預(yù)測(cè)和改進(jìn)性能。為確保可靠的分析，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)利用一系列數(shù)據(jù)管理技術(shù)，其中包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)建模等。
數(shù)據(jù)分析與數(shù)字分析
(1)數(shù)據(jù)分析vs.數(shù)字分析
盡管術(shù)語(yǔ)“數(shù)據(jù)分析”和“數(shù)字分析”經(jīng)?；Q使用，但是數(shù)字分析是數(shù)據(jù)分析的子集，涉及檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)以得出結(jié)論。數(shù)據(jù)分析包括用于執(zhí)行數(shù)字分析的工具和技術(shù)。
(2)數(shù)據(jù)分析vs.數(shù)據(jù)科學(xué)
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)密切相關(guān)。數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的組成部分，用于了解組織數(shù)據(jù)的外觀。通常情況下，數(shù)據(jù)分析的輸出是報(bào)告和可視化。數(shù)據(jù)科學(xué)利用分析的結(jié)果來(lái)研究和解決問(wèn)題。
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)之間的差異通常被視為時(shí)間尺度的差異。數(shù)據(jù)分析描述現(xiàn)實(shí)的當(dāng)前或歷史狀態(tài)，而數(shù)據(jù)科學(xué)則使用這些數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)或理解未來(lái)。
(3)數(shù)據(jù)分析vs.業(yè)務(wù)分析
業(yè)務(wù)分析是數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)子集。業(yè)務(wù)分析使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)建模，以推動(dòng)更好的業(yè)務(wù)決策。調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司將業(yè)務(wù)分析定義為“用于構(gòu)建分析模型和模擬以創(chuàng)建場(chǎng)景、了解現(xiàn)實(shí)和預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)的解決方案。”
數(shù)據(jù)分析的類型
以下有四種分析類型：
(1)描述性分析：發(fā)生了什么，現(xiàn)在正在發(fā)生什么?描述性分析通過(guò)識(shí)別趨勢(shì)和模式，使用來(lái)自多個(gè)來(lái)源的歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)來(lái)描述當(dāng)前狀態(tài)。而在業(yè)務(wù)分析中，這是商業(yè)智能(BI)發(fā)揮的作用。
(2)診斷分析：為什么會(huì)發(fā)生?診斷分析使用數(shù)據(jù)(通常通過(guò)描述性分析生成)來(lái)發(fā)現(xiàn)性能的因素或原因。
(3)預(yù)測(cè)分析：將來(lái)可能會(huì)發(fā)生什么?預(yù)測(cè)分析將統(tǒng)計(jì)建模、預(yù)測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于描述性和診斷分析的輸出，以對(duì)未來(lái)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)分析通常被認(rèn)為是一種“高級(jí)分析”，通常依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)。
(4)規(guī)范分析：需要做什么?規(guī)范分析是一種高級(jí)分析，涉及測(cè)試和其他技術(shù)的應(yīng)用，以推薦可提供預(yù)期結(jié)果的特定解決方案。在業(yè)務(wù)中，預(yù)測(cè)分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)、業(yè)務(wù)規(guī)則和算法。
數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)
數(shù)據(jù)分析人員使用多種方法和技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)。CareerFoundry執(zhí)行編輯Emily Stevens指出了最受歡迎的七個(gè)類別，其中包括：
(1)回歸分析：回歸分析是一組統(tǒng)計(jì)過(guò)程，用于估計(jì)變量之間的關(guān)系，以確定一個(gè)或多個(gè)變量的變化如何影響另一個(gè)變量。例如，社交媒體的支出如何影響銷售?
(2)蒙特卡羅模擬：蒙特卡羅模擬用于模擬由于隨機(jī)變量的干預(yù)而不易預(yù)測(cè)的過(guò)程中不同結(jié)果的概率。它經(jīng)常用于風(fēng)險(xiǎn)分析。
(3)因子分析：因子分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于獲取大量數(shù)據(jù)集，并將其縮減為更小、更易于管理的數(shù)據(jù)集。這有一個(gè)額外的好處，就是經(jīng)常發(fā)現(xiàn)隱藏的模式。在業(yè)務(wù)環(huán)境中，因子分析通常用于探索諸如客戶忠誠(chéng)度之類的東西。
(4)隊(duì)列分析：隊(duì)列分析用于將數(shù)據(jù)集分解為具有共同特征的組或隊(duì)列進(jìn)行分析。這通常用于了解客戶細(xì)分。
(5)聚類分析：Statistics Solutions公司將聚類分析定義為“用于將對(duì)象或案例分類為稱為聚類的相對(duì)組的一類技術(shù)。”它可以用來(lái)揭示數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。例如，保險(xiǎn)公司可以使用聚類分析來(lái)研究為什么某些地點(diǎn)與特定的保險(xiǎn)索賠相關(guān)聯(lián)。
(6)時(shí)間序列分析：Statistics Solutions公司將時(shí)間序列分析定義為“處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)或趨勢(shì)分析的統(tǒng)計(jì)技術(shù)”。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)在一系列特定的時(shí)間段或間隔內(nèi)。時(shí)間序列分析可用于確定隨時(shí)間變化的趨勢(shì)和周期，例如每周的銷售數(shù)字。它經(jīng)常用于經(jīng)濟(jì)和銷售預(yù)測(cè)。
(7)情感分析：情感分析使用自然語(yǔ)言處理、文本分析、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等工具，了解數(shù)據(jù)中表達(dá)的情感。前六種方法試圖分析定量數(shù)據(jù)(可以測(cè)量的數(shù)據(jù))，而情緒分析則試圖通過(guò)將定性數(shù)據(jù)組織成主題來(lái)解釋和分類定性數(shù)據(jù)。它經(jīng)常被用來(lái)理解顧客對(duì)品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的感受。
數(shù)據(jù)分析示例
所有行業(yè)的組織都在利用數(shù)據(jù)分析來(lái)改進(jìn)運(yùn)營(yíng)、增加收入和促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以下是三個(gè)例子：
(1)國(guó)際家具零售商La-Z-Boy公司使用數(shù)據(jù)分析來(lái)改善運(yùn)營(yíng)：該公司已經(jīng)使用分析來(lái)改善其20個(gè)部門的運(yùn)營(yíng)，其中包括人力資源、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、銷售等部門。數(shù)據(jù)分析可以幫助該公司管理價(jià)格、SKU性能、保修、運(yùn)輸和其他信息，以及預(yù)測(cè)庫(kù)存水平。
(2)預(yù)測(cè)分析可幫助制造商Owens Corning公司開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)渦輪葉片：該公司借助其卓越的分析中心，已使用預(yù)測(cè)分析簡(jiǎn)化了測(cè)試用于制造風(fēng)力渦輪機(jī)葉片的玻璃纖維織物中的粘合劑的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析幫助該公司將任何給定新材料的測(cè)試時(shí)間從10天減少到了大約2個(gè)小時(shí)。
(3)Kaiser Permanente公司通過(guò)分析減少了等待時(shí)間：該公司自2015年以來(lái)一直使用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的組合來(lái)實(shí)施其在美國(guó)的39家醫(yī)院和700多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。該公司使用數(shù)據(jù)分析來(lái)更好地預(yù)測(cè)和解決潛在的瓶頸，使它能夠提供更好的患者護(hù)理，同時(shí)提高日常操作的效率。
數(shù)據(jù)分析人員的薪酬
根據(jù)PayScale公司的數(shù)據(jù)，以下是一些與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的最受歡迎的職位，以及每個(gè)職位的平均年薪：
•分析經(jīng)理：68000～127000美元
•業(yè)務(wù)分析師：46000～82000美元
•IT業(yè)務(wù)分析師：50000～98000美元
•商業(yè)智能分析師：50000～95000美元
•數(shù)據(jù)分析師：43000～85000美元
•市場(chǎng)研究分析師：41000～75000美元
•運(yùn)營(yíng)研究分析師：49000～122000美元
•定量分析師：58000～131000美元
•高級(jí)業(yè)務(wù)分析師：63000～115000美元
•統(tǒng)計(jì)員：50000～108000美元
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