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什么是数据分析?如何使用数据分析?

你是否知道你要去哪里, 或者你还在计划下一步, 这一切都始于一个简单的对话. 大家一起说.

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数据分析是一门分析数据以得出见解和做出决策的科学.

虽然相关，但重要的是要注意数据分析不同于数据挖掘. 数据挖掘如何从大型数据集中提取信息, 数据分析检查, 清洗, 对数据进行转换和建模，以确定影响业务目标的模式和见解.

数据分析有哪些类型?

数据分析领域的应用范围相当广泛, 但是在大多数行业和学科中，主要有四种类型的分析.

虽然四种主要数据分析类型中的每一种都有其独特的关注点, 它们作为一个整体代表了数据分析过程中的一个步骤. 下表按顺序显示了数据分析技术的步骤.

一步	类型	描述
1. 分析发生了什么	描述性分析	提供对关键业务指标过去表现的洞察
2. 分析它发生的原因	诊断分析	Supplements descriptive analytics by taking those findings and digging deeper to understand the root causes<
3. 预测将会发生什么	预测分析	建立在调查结果和过去事件的根本原因上，以便预测未来可能发生的事情
4. 确定应该发生什么	规范的分析	回顾所有分析结果，了解发生了什么, 为什么会发生，是否会再次发生, 但最重要的是规定如何处理它

这些类型的数据分析技术每种都揭示了许多企业为了有效而需要的洞察力. 然而, 当它们组合使用时, 它们提供了业务需求和机会领域的全貌.

数据分析可以以多种方式用于帮助公司和组织取得成功.

在业务设置中应用数据分析称为业务分析. 业务分析的主要目标是利用洞察力，以便为战略提供信息并实现业务目标.

数据分析可以对以下业务领域产生影响:

通过使用业务数据创建和测试理论而获得的洞察力可以提高操作效率并改进业务性能. 例如，确定生产停机时间的趋势可以帮助制定产能计划. 同样，证明什么对消费者参与最有效可以帮助提高客户满意度.

以下是一些可能受到数据分析影响的业务领域的例子:

为什么数据分析很重要?数据分析是现代商业中的一个重要领域. 现在，组织几乎可以数字化地跟踪所有的事情, 他们必须找到处理大数据的方法. 了解如何从数据中提取价值是一项现代商业挑战, 使数据分析领域比以往任何时候都更具吸引力.

数据分析师需要帮助企业正确地存储和理解他们的数据，既一致又有效. 有熟练的分析师在幕后工作来理解他们的数据, 企业可以做出更好的决策，提高客户满意度.

在数据科学和信息技术方面有许多令人兴奋的进步，这使得数据分析成为今天的样子.

以下是未来可能影响数据分析的几个趋势:

如果你有兴趣从事数据分析方面的工作, 在十大赌博平台排行榜大学这样的认证学校接受的教育和实践培训可能会对你进入这一领域有所帮助.

经常, 当你刚刚开始获得学位的道路时，证书课程是一个很好的起点. DeVry提供了一个数据挖掘与分析本科证书这可以在短短1年零4个月的时间内完成，如果有合格的转移学分，甚至可以更快完成.

大学毕业生数据挖掘与分析证书课程可以考虑但不限于以下职位:

如果你是个好奇的人, 有条理的问题解决者和跳出常规的思考者, 那么你可能非常适合数据分析师的职业. 德的数据挖掘与分析本科证书这是一个开始学习你需要精通数据分析的原则和技能的好方法吗.

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¹DeVry大学是由高等教育委员会(HLC)认证的， www.hlcommission.org. 该大学的凯勒管理研究生院包括在这个认证中吗.
²不包括休息时间. 假设全年全日制招生.