數據分析的定義

數據分析是一門專注于從數據中提取見解的學科。它包括數據分析和管理的過程、工具和技術，其中包括數據的收集、組織和存儲。數據分析的主要目的是對數據應用統計分析和技術以發現趨勢并解決問題。作為分析和調整業務流程并改善決策和業務結果的一種手段，數據分析在企業中變得越來越重要。

數據分析來自包括計算機編程、數學、統計在內的一系列學科，可以對數據進行分析，以描述、預測和改進性能。為確保可靠的分析，數據分析團隊利用一系列數據管理技術，其中包括數據挖掘、數據清理、數據轉換、數據建模等。

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數據分析與數字分析

(1)數據分析vs.數字分析

盡管術語“數據分析”和“數字分析”經常互換使用，但是數字分析是數據分析的子集，涉及檢查、清理、轉換和建模數據以得出結論。數據分析包括用于執行數字分析的工具和技術。

(2)數據分析vs.數據科學

數據分析和數據科學密切相關。數據分析是數據科學的組成部分，用于了解組織數據的外觀。通常情況下，數據分析的輸出是報告和可視化。數據科學利用分析的結果來研究和解決問題。

數據分析和數據科學之間的差異通常被視為時間尺度的差異。數據分析描述現實的當前或歷史狀態，而數據科學則使用這些數據來預測或理解未來。

(3)數據分析vs.業務分析

業務分析是數據分析的另一個子集。業務分析使用數據分析技術，包括數據挖掘、統計分析和預測建模，以推動更好的業務決策。調研機構Gartner公司將業務分析定義為“用于構建分析模型和模擬以創建場景、了解現實和預測未來狀態的解決方案。”

數據分析的類型

以下有四種分析類型：

(1)描述性分析：發生了什么，現在正在發生什么?描述性分析通過識別趨勢和模式，使用來自多個來源的歷史和當前數據來描述當前狀態。而在業務分析中，這是商業智能(BI)發揮的作用。

(2)診斷分析：為什么會發生?診斷分析使用數據(通常通過描述性分析生成)來發現性能的因素或原因。

(3)預測分析：將來可能會發生什么?預測分析將統計建模、預測和機器學習等技術應用于描述性和診斷分析的輸出，以對未來結果進行預測。預測分析通常被認為是一種“高級分析”，通常依賴于機器學習或深度學習。

(4)規范分析：需要做什么?規范分析是一種高級分析，涉及測試和其他技術的應用，以推薦可提供預期結果的特定解決方案。在業務中，預測分析使用機器學習、業務規則和算法。

數據分析方法和技術

數據分析人員使用多種方法和技術來分析數據。CareerFoundry執行編輯Emily Stevens指出了最受歡迎的七個類別，其中包括：

(1)回歸分析：回歸分析是一組統計過程，用于估計變量之間的關系，以確定一個或多個變量的變化如何影響另一個變量。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變量的干預而不易預測的過程中不同結果的概率。它經常用于風險分析。

(3)因子分析：因子分析是一種統計方法，用于獲取大量數據集，并將其縮減為更小、更易于管理的數據集。這有一個額外的好處，就是經常發現隱藏的模式。在業務環境中，因子分析通常用于探索諸如客戶忠誠度之類的東西。

(4)隊列分析：隊列分析用于將數據集分解為具有共同特征的組或隊列進行分析。這通常用于了解客戶細分。

(5)聚類分析：Statistics Solutions公司將聚類分析定義為“用于將對象或案例分類為稱為聚類的相對組的一類技術。”它可以用來揭示數據中的結構。例如，保險公司可以使用聚類分析來研究為什么某些地點與特定的保險索賠相關聯。

(6)時間序列分析：Statistics Solutions公司將時間序列分析定義為“處理時間序列數據或趨勢分析的統計技術”。時間序列數據是指數據在一系列特定的時間段或間隔內。時間序列分析可用于確定隨時間變化的趨勢和周期，例如每周的銷售數字。它經常用于經濟和銷售預測。

(7)情感分析：情感分析使用自然語言處理、文本分析、計算語言學等工具，了解數據中表達的情感。前六種方法試圖分析定量數據(可以測量的數據)，而情緒分析則試圖通過將定性數據組織成主題來解釋和分類定性數據。它經常被用來理解顧客對品牌、產品或服務的感受。

數據分析示例

所有行業的組織都在利用數據分析來改進運營、增加收入和促進數字化轉型。以下是三個例子：

(1)國際家具零售商La-Z-Boy公司使用數據分析來改善運營：該公司已經使用分析來改善其20個部門的運營，其中包括人力資源、財務、供應鏈、銷售等部門。數據分析可以幫助該公司管理價格、SKU性能、保修、運輸和其他信息，以及預測庫存水平。

(2)預測分析可幫助制造商Owens Corning公司開發和生產渦輪葉片：該公司借助其卓越的分析中心，已使用預測分析簡化了測試用于制造風力渦輪機葉片的玻璃纖維織物中的粘合劑的過程。數據分析幫助該公司將任何給定新材料的測試時間從10天減少到了大約2個小時。

(3)Kaiser Permanente公司通過分析減少了等待時間：該公司自2015年以來一直使用數據分析、機器學習和人工智能的組合來實施其在美國的39家醫院和700多家醫療機構的數據運營。該公司使用數據分析來更好地預測和解決潛在的瓶頸，使它能夠提供更好的患者護理，同時提高日常操作的效率。

數據分析人員的薪酬

根據PayScale公司的數據，以下是一些與數據分析相關的最受歡迎的職位，以及每個職位的平均年薪：

• 分析經理：68000～127000美元
• 業務分析師：46000～82000美元
• IT業務分析師：50000～98000美元
• 商業智能分析師：50000～95000美元
• 數據分析師：43000～85000美元
• 市場研究分析師：41000～75000美元
• 運營研究分析師：49000～122000美元
• 定量分析師：58000～131000美元

•高級業務分析師：63000～115000美元

•統計員：50000～108000美元