数据分析常见类型有哪些? 数据分析有哪些分类？
\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u7c7b\u578b\u6709\u54ea\u4e9b?1.\u4ea4\u6613\u6570\u636e
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2.\u4eba\u4e3a\u6570\u636e
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3.\u79fb\u52a8\u6570\u636e
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4.\u673a\u5668\u548c\u4f20\u611f\u5668\u6570\u636e
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03\uff09 \u6f0f\u6597\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u8bb0\u5f55\u62db\u8058\u6570\u636e\uff0c\u6295\u9012\u7b80\u5386\u3001\u901a\u8fc7\u521d\u7b5b\u3001\u901a\u8fc7\u4e00\u9762\u3001\u901a\u8fc7\u4e8c\u9762\u3001\u901a\u8fc7\u7ec8\u9762\u3001\u63a5\u4e0bOffer\u3001\u6210\u529f\u5165\u804c\u3001\u901a\u8fc7\u8bd5\u7528\u671f\uff0c\u8fd9\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u5b8c\u6574\u7684\u62db\u8058\u6f0f\u6597\uff0c\u4ece\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u53ef\u4ee5\u770b\u5230\u54ea\u4e2a\u73af\u8282\u8fd8\u53ef\u4ee5\u4f18\u5316\u3002
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1. 描述性分析
通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。
在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。在企业中，描述性分析多用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。
2. 预测分析
借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测，借助技术进步和机器学习，能够获得有关未来的预测性见解。
预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测，这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。
3. 诊断分析
有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要对一些分析进行诊断。
4. 规范分析
规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗，它被称为数据分析的最终领域，规范分析使公司可以根据这些数据结论制定相关决策。
规范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出谨慎的业务决策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。
数据分析方法有很多类型，以下是最常用的几种类型：
数据挖掘：该技术涉及使用工具提取数据并检查其关键模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息。
统计分析：该技术检查样本以查找诸如中位数和偏差之类的信息，这些信息可以帮助分析人员找到相关模式。
诊断分析：该技术通过识别数据中的模式来解答为什么会发生某些问题。
预测分析：该技术使用现有数据来预判可能发生的情况，它可能是决策的关键方法。
还有其他类型的数据分析可以帮助将分析器引导至定量数据集中的重要模式。这些技术和数据分析类型对许多行业都很有价值，因为每个行业的数据使用量都在增加。
一、对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系，它属于常见的一种方法，具体可分为横向和纵向两种，前者是固定时间对比数据，如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的销售业绩、利润率高低等等。后者指的是就同一事物比对时间纬度上的变化，如环保、同比等等，不管是哪种分析方法根本目的就是利用分析得到可视化的、明了结论。
二，分组分析法，指的是根据数据做特征分析，将总的数据分成不同模块，就规模大小、速度、水平等做综合有效判断。
三，预测分析法，数据分析的本质目的就是结合过去、当下已有的数据做分析，以参数之间的关系更好预估未来的发展可能、可能遇到的麻烦和问题，提前做好预案准备、降低风险出现的概率和可能性。
四，漏斗分析法，即流程分析法，之所以被称为漏斗法，主要是因为它分析的过程是层层推进的，底层的数据量大，然后往上数据量越少，通过上层除以下层得到转化率的方式来进一步分析不同参数变量所对应的因果关系，以此来更好安排用户的激活。
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