了解数据分析：初学者指南

在使用数据讲述故事之前，必须通过一个过程让数据可用。了解数据分析在决策中的作用。

什么是数据分析？

数据分析是对数据进行收集、清理和建模以揭示有意义的见解的过程。这些数据随后被制作成报告，用以支持战略决策过程。

数据分析有许多不同的类型。每种类型都可以用来回答不同的问题。

描述性分析是指通过分析历史数据了解趋势和模式的过程。例如，是否成功达成关键绩效指标（如投资回报率）。

描述性分析的一个例子是：生成报告，提供组织销售和财务数据的概述，从而提供有关过往活动和结果的宝贵见解。

预测分析使用历史数据来帮助预测未来可能发生的情况，例如识别过去的数据趋势，确定它们是否可能再次发生。

方法包括一系列统计和机器学习技术，包括神经网络、决策树和回归分析。

诊断性分析通过查看性能指标来帮助回答关于什么原因导致了某些事件的问题。诊断性分析技术是对基本描述性分析的补充。

一般来说，诊断性分析涉及到以下过程：发现数据中的异常（例如指标中的意外变化）、收集与这些异常相关的数据，以及使用统计技术来找到潜在的解释。

认知分析是一种超越传统方法的复杂数据分析形式。该方法使用机器学习和自然语言处理，以类似于人类思维过程的方式理解、推理和学习数据。

认知分析的目标是模拟类似人类的思维，提供更深入的见解、识别模式并做出预测。

指导性分析有助于回答关于接下来需要采取什么行动才能实现特定目标的问题。利用指导性分析提供的见解，组织可以在面对不确定性时做出数据驱动的决策。

执行指导性分析的数据分析师通常依靠机器学习来找到大型语义模型中的模式并估计各种结果的可能性。

文本分析是一种教计算机理解人类语言的方法。它需要使用算法和其他技术从大量文本数据（例如社交媒体帖子或客户预览）中提取信息。

文本分析可帮助数据分析师理解人们所说的内容、找到模式并获得可用于在业务、市场营销和研究等领域做出更好决策的见解。

编译并解释数据以便用于决策是一个细致的过程，需要采用系统化方法。以下是数据分析师遵循的步骤：

1. 定义目标。

明确定义分析的目的。想回答什么具体问题？想解决什么问题？确定核心目标。这将引领整个过程。
2. 收集并整合数据。

使用数据分析软件从所有相关来源收集数据。确保数据具有代表性，真正涵盖所要分析的变量。
3. 选择分析方法。

研究各种数据分析方法，选择最符合目标的技术。许多免费的数据分析软件解决方案都提供内置算法和方法，让你在选择技术时更加方便。
4. 清理数据。

使用数据分析软件中内置的清理功能仔细检查数据中的错误、缺失值或不一致。清理数据可确保分析的准确度和可靠性，是数据分析的重要环节。
5. 发现有价值的见解。

深入研究你的数据，发掘模式、趋势和关系。使用与目标相符的统计方法、机器学习算法或其他分析技术。此步骤将原始数据转化为有价值的见解。
6. 解释结果并将其可视化。

查看分析结果，了解其含义。将这些发现与初始目标联系起来。然后，利用免费的数据分析软件中的可视化工具以更易于理解的格式呈现见解。
7. 作出合理的决定。

使用从分析中获得的见解来指导后续步骤。思考如何利用这些发现来改进流程、优化策略或提高整体表现。

通过执行上述步骤，分析师可以系统地处理大量数据，分解复杂性，同时确保这些结果易于决策者执行。

数据分析之所以重要，是因为它让业务决策者能够在这个越来越依靠数据驱动的世界，更好地理解他们收集到的数据。试想一下，你有一大堆拼图碎片（数据），你想要看到更完整的画面（见解）。数据分析就像是将拼图的碎片拼到一起（将数据转换成知识），从而揭示重要信息。
无论是试图了解客户偏好的业务决策者，还是研究趋势的科学家，数据分析都是帮助我们了解世界并做出明智选择的重要工具。