常见的4种简单明了大数据分析方法

本文主要介绍了数据挖掘分析领域中最常用的四种数据分析方法：描述分析、诊断分析、预测分析和指导分析。

 

当刚刚涉足数据挖掘分析的分析师被问到什么是数据挖掘分析师最重要的能力时，他们给出了广泛的答案。
我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是将数据转化为非专业人员明确理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助人们更好地理解数据分析在挖掘数据价值中的重要性是非常必要的。其中一种工具叫做四维分析。

 

简而言之，分析可以分为4种关键方法。
下面会详细介绍这四种方法。
1. 描述型分析：发生了什么？
这是最常见的分析方法。在业务领域，这种方法为数据分析师提供了重要的指标和业务计量方法。

 

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单获得大量客户数据。了解客户的地理信息是“描述性分析”方法之一。使用可视化工具，可以有效地增强描述性分析提供的信息。

 

2. 诊断型分析：为什么会发生？
描述性数据分析的下一步是诊断性数据分析。通过评估描述性数据，诊断性分析工具允许数据分析师深入分析数据，并钻入数据核心。

 

一个设计良好的BIdashboard可以根据时间序列集成数据读取、特征过滤和数据钻取等功能，以便更好地分析数据。

 

3. 预测型分析：可能发生什么？
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、可量化值的预测或事件发生时间点的预测都可以通过预测模型来实现。

 

预测模型通常采用变量数据来实现预测。数据成员的多样性与预测结果密切相关。

 

在充满不确定性的环境中，预测有助于做出更好的决策。预测模型也是许多领域使用的重要方法。

 

4. 指令型分析：需要做什么？
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。该指导模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，以帮助用户决定应该采取什么措施。一般来说，基于命令的分析不是一种单独使用的方法，而是一种需要在所有前面的方法完成之后才能完成的分析方法。

 

例如，交通规划分析考虑到每条路线的距离、每条路线的速度和当前的交通控制，以帮助选择最佳的回家路线。