总结定性比较分析分为几种,定性分析的基本内容主要是()、()和归类

　　数据分析是收集，检查和，清理，转换和建模数据的过程，以发现有用的信息并为业务决策提供有用的结论。使用分析或统计工具评估数据以发现有用信息的人被称为数据分析师。以可视形式呈现数据的过程称为“数据可视化”，主要目的是从原始数据中提取有用的信息，然后根据所分析数据的事实做出决策。

为什么要进行数据分析？

　　由于许多个人，企业都依赖于数据和事实，因此需要通过研究来制定更具战略意义的决策，以帮助其企业更有效地运作，从而避免犯下可以避免的错误，因此需要数据分析师进行数据分析以帮助分析数据，收集所有有用信息并提供做出正确决策所需的所有必要详细信息。

　　如今，小型企业，离线和在线零售公司，医学界甚至体育界都使用数据分析。

方法与技巧

　　尽管用于数据分析的方法多种多样，包括数据挖掘，文本分析，商业智能，组合数据集和数据可视化，但它们都基于两个主要类别：定性和定量分析。

定性分析

　　定性分析是一种数据分析方法，主要回答寻求的问题。诸如为什么，什么或如何等问题通常通过定量技术来解决，例如问卷，标准结果，态度定标等等。

定量分析

　　通常，此分析是根据数字来衡量的。此处的数据以测量范围表示自身，并扩展以进行更多的统计操作。

数据分析类型

　　根据业务和技术需求，所有行业中都在使用几种类型的数据分析方法和技术。

　　但是，数据分析的五种主要类型是：文本分析、统计分析（推理和描述性分析）、诊断分析、预测分析、规范分析。

文字分析

　　文本分析也称为数据挖掘，是一种使用数据库或数据挖掘工具分析文本以提取机器可读事实并发现大型数据集中模式的技术。文本分析的主要目的是从非结构化的免费内容中创建结构化数据，以形成业务信息。

统计分析

　　顾名思义，统总结计分析是一种执行多种统计操作的技术，例如数据的收集，分析，解释，表示和建模，以对数据进行量化，了解过去数据发生了什么然后应用统计方法。

　　这种类型的分析中的数据通常是描述性的；例如调查和观测数据。许多数据分析人员喜欢将其称为描述性分析主要，即使这种分析有两类：描述性和推理性分析。

描述性分析

　　描述性分析是当今企业中最简单，最常见的数据使用方式，因为它通过总结过去的数据（通常要是以仪表板的形式）来回答“发生了什么”类型的问题。它分析完整的数据或汇总的数值数据样本，并显示连续数据的平均值和偏差–分类数据的百分比和频率。

　　业务中描述性分析的主要功能是跟踪关键绩效指标（KPI），这些指标描述了基于所选基准的业务绩效。

　　描述性分析的业务应用包括：KPI仪表板、归类月收入报告、销售线索概述。

推论分析

　　推论分析从完整数据中分析数据样本。通过推论分析，只需选择不同的样本，就可以从同一数据中找到不同的结论。

诊断分析

　　当描述性分析显示发生了什么时，诊断分析会根据从描述性分析中获得的见解找到原因，从而尝试了解“原因为何”，然后将其范围缩小以找到导分析致这些结果的原因。

　　诊断分析也称为根本原因分析，它具有数据发现，挖掘和追溯等过程，是向统计分几种析迈出的一步，以提供更深入的信息来回答问题，这种分析的主要功能是识别数据的行为模式。

　　如果您在业务流程中遇到新问题，则此分析可以帮助您找到该问题的相似模式，并且可能有机会对新问题使用相似的处方。

预测分析

　　预测分析用于根据当前或过去的数据进行预测。它使用从描述性和诊断性分析中总结的数据对事件的结果进行逻辑预测，以了解可能发生的情况。

　　使用预测分析时，重要的是要注意预测只是一种估计；预测的准确性取决于基本质量和详细的数据。

　　预测分析的业的务应用包括：风险评估和欺诈检测、销售预测和营销活动优化、使用客户细分确定哪些线索最有可能转化．

　　运营改进：预测库存和管理资源有助于改善业务运营。例如，航空公司使用预测分析来设置机票价格。

规范分析

　　规范性分析相应地结合了来自描述性，诊断性和预测性分析的见解，以确定采取何种行动方案来解决当前问题或做出战略性业务决策。它内容更强调可操作的见解，而不是数据监视。

　　描述性分析旨在提供对已发生事件的洞察力，而诊断分析可解释发生原因的原因，而预测性分析则有定性助于对可能发生的事情进行建模和预测，而描述性分析旨在确定各种选择中的正确解决方案或结果，因为参数是已知的。

　　规范分析的一个完美示例是人工智能（AI），因为AI系统会消耗大量数据以进定性分析行连续学习，然后使用所学的信息，数据或模式来做出明智的决策。当前，大多数大数据驱动的公司都在使用分为规范性分析和AI来改善决策。

　　小伙伴们在考虑转行或择业时可以考虑从事数据分析师这一行业，美好未来在等比较着大家～