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然后数据以大多数人不仅仅是专家可以理解的方式呈现给公众。需要强调的是描述性分析并不试图解释历史数据或建立因果关系在这个阶段只需定义和描述什么即可。诊断分析描述性分析回答这是什么之类的问题而诊断分析则探讨为什么。当数据分析师进行诊断分析时他们会寻找数据中的异常情况即无法根据他们正在分析的数据进行解释的任何情况。例如数据显示月份销售额突然下降数据分析师将不得不调查原因。为此他将进入所谓的发现阶段尝试寻找其他数据源来解释某些异常现象。最后数据分析师会发现因果关系例如他会寻找与销售额下降相关或对应的事件。

在这个阶段数据分析师可以使用概率论回归分析预测分析顾名思义预测分析试图预测未来可能发生的情况。这就是数据分析师试图将数据驱动的洞察引入企业的地方。预测分析根据历史数据和概率理论来估计 购买手机号码列表 未来发生某事的概率尽管它不能完全准确但它消除了很多猜测。预测分析可用于预测多种类型的结果例如哪些产品在一年中的某个时段销量最高或者公司的收入在一年中的某个时段可能增加或减少多少。简而言之预测分析可以帮助公司做出正确的决策。规范性分析规范性分析旨在为应采取的行动和决策提供建议。换句话说规范性分析向您展示如何利用预测的结果。



当您进行规范性分析时数据分析师会考虑几种可能性然后评估公司可以采取的不同行动。规范性分析是最复杂的分析之一您可能需要使用算法机器学习和计算模型流程。然而这一切都是值得的因为它极大地影响了公司的决策和最终问题的解决。数据分析有什么用？到目前为止我们已经从理论上知道什么是数据分析但到目前为止这都是一个抽象概念。那么数据分析在实践中是什么样的呢？它在现实世界中是如何使用的？事实是数据无处不在因此数据分析具有取之不尽用之不竭的效用。