數(shù)據(jù)分析相當廣泛，但一般可分為定性分析和定量分析，定性和定量分析通常結合進行。從大的層面來說，可以分為宏觀分析和微觀分析。宏觀分析，比如對某個行業(yè)的分析，微觀分析是對某個主題非常具體的分析，比如消費者行為分析、會員分析。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的主要作用是支持和指導業(yè)務發(fā)展。合格的數(shù)據(jù)分析師支持業(yè)務發(fā)展，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師指導業(yè)務發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析應用場景

1.未來預測：通過對歷史數(shù)據(jù)建模，分析師可以預測數(shù)據(jù)的未來趨勢，進而制定合理的應對計劃。例如，對于生產企業(yè)來說，可以根據(jù)歷史市場數(shù)據(jù)建立市場需求預測模型，根據(jù)未來市場來估算各種產品的需求，從而確定各種產品的產量。

2.個性化推薦：基于用戶的歷史行為，挖掘用戶興趣點，為用戶完成個性化推薦。例如，對于電子商城，根據(jù)用戶的瀏覽記錄、購買記錄等歷史行為數(shù)據(jù)，可以分析出用戶可能感興趣的產品，并將這些產品推薦給用戶，節(jié)省了用戶搜索產品所花費的時間，增加了產品的銷量。

3.歷史分析：通過對歷史數(shù)據(jù)(如季度銷量、產品平均售價等)的統(tǒng)計分析。分析師可以有效地掌握過去一段時間的全部數(shù)據(jù)，進而做出更有利的決策。例如，對于一家超市，可以統(tǒng)計分析過去一個月不同促銷活動下的各種產品的銷售數(shù)據(jù)(比如哪些產品更受哪些客戶的歡迎)，從而制定出增加利潤的銷售計劃。

4.影響分析：一個結果通常是由大量的因素決定的，但有些因素的作用較小，有些因素的作用較大。通過對關鍵因素的分析，我們可以挖掘出那些重要的影響因素，并從重要的因素入手，有效地提高最終的結果。比如酒店管理者可以根據(jù)用戶在酒店點餐網站上的評論和評分，分析影響酒店評價的關鍵因素，利用關鍵因素(如豐富的早餐、干凈的房間、便利的交通等)改善酒店管理。從而進一步提高用戶滿意度，增加客戶。

數(shù)據(jù)預處理

1.數(shù)據(jù)整理：數(shù)據(jù)整理是指將數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)建模所需的形式。例如，在構建房價預測模型時，通常需要去除無用的數(shù)據(jù)項(如房屋的身份證號)，將用于預測目標值的特征(如房屋的年齡和朝向)與目標變量(房價)分開。

2.數(shù)據(jù)清理：數(shù)據(jù)清理是指發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)中的質量問題，如數(shù)據(jù)缺失和異常。比如用戶填寫問卷時，沒有填寫“年齡”一欄的信息，那么對于用戶填寫的這個數(shù)據(jù)，年齡就是缺失值；異常是指雖然有值，但值明顯偏離正常值范圍。例如，在針對18-30歲成年人的問卷中，用戶在填寫問卷時錯誤地將年齡填寫為2。含有缺失或異常值的數(shù)據(jù)必須妥善處理，否則會嚴重影響數(shù)據(jù)分析結果的可靠性。

數(shù)據(jù)分析/挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知的、有潛在價值的關系、模式和趨勢，并利用這些知識和規(guī)則建立決策支持模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。

數(shù)據(jù)可視化/反饋：數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和建模結果以圖形化的方式展現(xiàn)出來，直觀地展示數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)特征和性能?？梢暬问桨〝?shù)字圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點圖、熱圖、氣泡圖等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計與建模：數(shù)據(jù)統(tǒng)計是指計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計值，通過統(tǒng)計分析掌握數(shù)據(jù)特征，完成對已知數(shù)據(jù)的解釋。建模是根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型，對未來數(shù)據(jù)進行預測和分類，解決實際應用問題。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。

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