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數據分析六大技術

 

國立中興大學 生物產業機電工程學系 陳加忠

 
 

原文出處:

https://www.analyticssteps.com/blogs/top-6-data-analysis-techniques

了解如何從公司的數字中洞察評估和提取真正的意義,是在數據豐富的時代取得成功的關鍵驅動因素之一。

知道如何提取、選擇、組織和理解所有這些潛在促進業務發展的可能數據是一個雷區,擁有如此多數據和如此短時間內處理,但線上數據分析是解決方案。

什麼是數據分析?

清理、轉換和建模數據以表示企業決策的相關資訊被稱為數據分析。數據分析的目標是從數據中提取有意義的資訊,並根據這些知識做出決策。

它是系統地使用統計和邏輯方法,來定義數據的範圍,模塊化數據結構,壓縮數據的表示,使用圖像、表格和圖形顯示,並評估統計趨勢、概率數據,以得出有意義方式的結論。

例如我們在日常生活中做出決定時,我們會考慮上次發生了什麼,或者如果我們做出這個特定的選擇會發生什麼。分析我們的歷史或未來,並根據它做出判斷這一切就是數據分析。物流、威脅和詐騙檢測、消費者參與、城市規劃、醫療保健、網路搜索、數字營銷等等都是如何使用數據分析的例子。

就醫療保健而言,正如我們最近在疫情大流行爆發時所看到的那樣,對於冠狀病毒,醫院正在努力應對壓力以,治療盡可能多的患者。在這種情況下使用數據分析來監控機器和數據,可以提高效率。

數據分析重要性

如果您的業務沒有擴大,您需要退後一步,在避免重蹈覆轍之前,制定新策略以找出您的錯誤。即使您的公司蓬勃發展,您也必須努力擴大規模。

任何有效的公司計劃,在很大程度上都依賴於數據分析。另一方面,數據分析師如何將原始數據轉換為有用的數據?根據數據的種類,和他們在發現的洞察力的種類,數據分析師採用各種方法和程序。

一些最常用的數據分析技術是:

迴歸分析

使用迴歸分析估計變數集合之間的聯繫。這種方法的工作原理是對因變數和一個或多個自變數之間的聯繫進行建模。具有線性、多重、邏輯、Ridge、非線性、生命數據和其他迴歸模型。 

當您執行迴歸分析時,就是在搜索因變數(您要評估或預期的變數或結果, y)與任意數量的自變數(可能對因變數產生影響的因素, xi)之間的聯繫。

迴歸分析的目標是弄清楚一個或多個因素(xi)如何影響依賴變數(y),以發現模式和趨勢。通過了解每個變數的關係及其過去的發展方式,您可以預測可能的結果並在未來做出更好的業務決策。

因子分析

因子分析,通常稱為降維,是一種數據分析形式,它根據稱為因子的較少數量的未觀察變數,來描述關聯變數之間的可變性。

此方法有助於確定一組變數是否有任何關係。作為此過程的結果,表示了定義初始變數之間關係模式的其他元素或變數。

因素分析發展到有效的分組和分類技術。它基於這樣一種觀點,即幾個不同的、可觀察的變數彼此相關,因為它們都與同一個基本概念相關聯。這不僅有助於將龐大的數據集壓縮為更簡單、更易於理解的樣本,而且還有助於發現隱藏的趨勢。

敘述分析

描述分析技術是每個分析過程的基礎,它試圖回答這個問題發生了什麼?。它通過組織、處理和分析來自各種來源的原始數據,以將其轉換為有用的業務資訊來實現這一點。

描述分析考慮了歷史數據、KPI,並根據一組基準描述了性能。它考慮了以前的趨勢,以及它們如何影響未來的結果。 

進行描述分析十分重要,因為它可以幫助以相關方式顯示數據。儘管需要注意的是,此分析不會幫助您預測未來事件或提供例如發生原因之類的問題的答案,但它會組織您的數據並使其適合進一步研究。敘述分析可用於全部或部分數值數據集。在連續數據中,顯示平均值和偏差。在分類數據中,它顯示百分比和頻率。

世代分析

數據收集分散在大範圍內。這種方法可以幫助數據研究人員弄清楚被調查變數的可變性。這種數據分析方法檢查和比較用戶活動的特定部分,然後可以使用過去的數據將其與具有相似特徵的其他部分進行分組。通過採用這種數據挖掘方法,可以獲得對客戶需求的豐富洞察力,或對更大目標群體的有力把握。

世代分析在營銷中可能非常有價值,因為它允許您評估您的努力對某些消費群體的影響。

在使用群組分析方法時,Google Analytics 是一個很好的起點。

群聚分析

以這樣一種方式排列一組數據項的過程,在某種意義上使它們彼此之間,比與其他組中的數據項更相似,因此得名群聚

群聚分析是一種用於識別數據集中模式的探索性方法。群聚分析目的在將相似的數據點組織成內部同質和外部不同的組或集群。表明一個集群中的數據點彼此之間具有可比性,但與另一個集群中的數據點不具有可比性。群聚用作其他算法的預處理步驟,或用於深入了解數據在數據集中的分佈情況。

在理想的世界中,營銷人員將能夠單獨評估每個客戶並提供盡可能量身定制的服務。但讓面對現實,擁有如此龐大的客戶群,這是不切實際的困難。群聚分析在這方面發揮了作用。您可以根據人口統計、購買模式、貨幣價值或對您的組織重要的任何其他方面將客戶劃分為群聚,從而立即最佳化您的工作並根據他們的要求為您的消費者提供最佳體驗。

時間序列分析

在這種類型的分析中,量測隨著時間的推移而延伸,從而產生一個時間序列,它是結構化數據的集合。用於識別跨時間模式和周期的統計方法是時間序列分析。在不同時間段,量測相同變數的數據點集合稱為時間序列數據,例如每週銷售數據或每月電子郵件註冊。分析師可以通過查看與時間相關的模式,來預測感興趣的變數在未來將如何變化。

對未來做出準確預測的能力在商業世界中極為寶貴。時間序列分析和預測被廣泛應用於許多領域,其中最流行的是股票市場分析、經濟預測和銷售預測。根據您使用的數據和您想要預測的結果,有幾種不同類型的時間序列模型。

結論

您可以使用多種數據分析策略。檢查您擁有的數據類型是定性的還是定量的?在將原始數據轉化為可操作的見解時,在給定有益的見解類型十分重要。數據分析對於任何組織來說都是必不可少的,無論是啟動新企業、制定營銷決策,堅持特定的行動方案還是完全關閉。通過消除任何人為偏見,從數據分析得出的結論和統計概率,有助於做出最重要的選擇。