分析数据对几乎任何行业都很重要，因为大多数团队都会遇到需要解释的未分类信息。专家们可以利用数据分析来作出决定，并对市场趋势和投资作出预测。有许多不同类型的数据分析，所以了解可以用来确保您选择最适合您的研究的各种方法是有帮助的。在本文中，我们定义了数据分析，并探索了七种分析数据的方法。

什么是数据分析？

数据分析 是收集信息并解释其含义的练习。在进行数据分析时，专家收集原始数据，并使用各种方法来解释它所提供的信息。有五种主要类型的数据分析来描述人们如何使用不同类型的数据来得出结论和做出决策。下面是关于数据分析的主要类型的更多信息:

• 描述性分析: 描述性分析决定了在特定情况下发生了什么。这种类型的分析通常包括对来自不同来源的数据进行排序和调整，以解释其含义。

• 探索性分析: 这种类型的分析探索特定数据点或集之间的关系。在进行探索性分析时，你可以发现信息片段之间的联系，并提出假设，以确定为什么它们可能相互关联。

• 预测分析预测分析是指对可能发生的事情做出预测。这可能包括考虑早期分析的结果，探索趋势和模式，以便对未来可能发生的情况作出估计。

• 诊断分析: 诊断分析考虑事情发生的原因。在使用诊断分析时，您可以研究发生的事件以及围绕它们的上下文，以便找到解决方案，说明它们可能发生的原因。

• 规范分析: 这种类型的分析试图预测事情可能如何发生。规范分析考虑与趋势或模式相关的原始数据，并确定如何产生某种预期结果。相关阅读: 什么是数据分析？
  

为什么数据分析很重要？

数据分析对于那些遇到大量数据并将其用于未来业务决策的公司来说尤其重要。数据分析可能至关重要的一种情况是 市场调查因为专家可以根据公众的反应分析市场数据，为未来的营销活动制定策略。数据分析也很重要，因为它可以通过探索有关客户习惯、兴趣和行为的数据，告诉企业它所服务的特定人口统计数据。数据分析可以发挥重要作用的另一个实例是为工作场所制定协议。这是因为那些管理角色可以解释关于他们公司业绩的数据，以告知决策在哪里投资资本，如何发展他们的公司和什么可能会发生在他们的业务在未来。

7种数据分析方法

下面是你可以用来进行数据分析的七种方法:

1. 队列分析

一个队列研究历史数据，关注消费者表现出来的特定行为，并找到它们在单个数据集中多次出现的实例。例如，一家企业可能希望执行一项队列分析，以确定有多少客户在其网站上进行在线购物。要做到这一点，他们可以查看过去从他们那里购买的100名客户的历史数据，并记录其中有多少客户使用公司网站进行了购买。

2. 因素分析

因素分析考虑了特定数据集中可能出现或影响到的所有潜在变量。专家们有时也把因素分析称为维度减化分析，因为因素分析是根据数据点的维度来看待它们的。例如，一个企业可能使用因子分析来了解客户如何看待一个特定的产品，方法是要求多个客户描述该产品，并记录下他们确定的所有特征，如颜色、材料和可用性。然后，企业可以在开发新产品时使用这些信息，以确保它们包含客户感兴趣的细节。

3. 回归分析

回归分析使用历史数据来观察一个或多个独立变量的变化如何影响已建立的因变量。专家们经常使用回归分析来发现某些变量之间的关系，并对潜在的结果做出预测。这对销售产品的企业来说是有益的，因为他们可以利用回归分析来确定他们的产品和销售策略中哪些元素可能是最有效的，例如产品质量、营销举措和客户参与度。例如，一家企业可能会通过回归分析发现，其顶级产品(因变量)的销售主要取决于客户可访问性和知名度的独立变量。然后，决策者可以利用这些信息从其他生产领域重新分配资金，以改善其宣传和客户可获得性，这可能有助于提高销售额。

4. 数据聚类

数据聚类包括将数据集中的项目与具有类似属性的其他项目进行分组。这个过程产生许多组，每个组包含彼此相似的项目，这可以帮助识别数据集中最初没有表示为相关的值之间的关系。这种方法在市场营销行业尤其有效，因为市场营销专家可以利用数据聚类来发现一家公司的客户群之间的相似之处，从而了解他们可能营销该公司的哪些方面，以迎合任何已确定的共同利益。

5. 文本分析

文本分析以文本形式探索大量的数据集，并重新排列它们，使信息更易于访问和组织。这种分析方法在考虑文章、调查回复和产品评论等数据来源时很有价值，因为它可以根据内容、语气或意图将相似的文本归类在一起。例如，一个企业可能通过使用文本分析来将对产品有相似想法的评论或评论组合在一起，来了解他们的客户对某个产品的接受程度，并展示哪些回应是最常见的。

6. 神经网络

神经网络作为算法的基础，可以进行具体的任务，自动进行数据分析。由于神经网络反映了人们可能如何处理某种形式的数据，因此，人们通常会通过识别新模式、预测新值和处理不同形式的数据，从与之交互的每个数据交易中学习。神经网络的一个常见用途是预测性数据分析，因为神经网络可以自动生成和显示跨数据集的大量预测。

7.数据挖掘

是使用度量标准在大量数据集中发现关系、模式和趋势的过程，专家们可以使用这些数据来通知业务决策。当一个公司使用数据挖掘时，它可以收集大量的信息并自动确定不同信息的连接点。这对于那些经历了大量在线活动的企业尤其有帮助，因为数据挖掘可以告诉他们客户的兴趣和购买习惯。