数据分析简介

目录 使用 AI 进行数据分析P8 管理分析数据P11 数据分析的类型P16 流行的数据分析方法P26 数据分析的最佳实践P41 数据可视化和P47数据分析 关闭 P50 Introduction 什么是数据分析 ， 为什么它很重要？ 数据远不止是一堆数字的集合。但如果不对它进行任何处理，它仅仅是一堆占据硬盘空间的漂亮数字而已。与其将数据束之高阁，永远不见天日，不如充分利用这些数据并对其进行分析，以帮助讲述公司成长的故事。 数据分析是一门科学。它是将原始数据转化为企业可以利用的有意义指标的过程，帮助做出明智决策。你可以这样理解：原始数据试图讲述一个故事，但它被打乱了，需要被解读。这就是数据分析所做的事情。数据分析使用工具、算法和人工智能来识别特定数据集内的模式和趋势。 数据分析师的目标是回答关于可能结果的问题。然而，识别可能的结果仅仅是公司投入大量时间进行数据分析的众多原因之一。根据你的分析，数据可以告诉你有价值的信息，比如市场洞察或贵公司是否有效地利用了资源。 你应当寻求分析和理解数据的原因有很多。首先，对公司各项指标有坚实的理解可以帮助优化流程和程序。通过采用最优策略，你更有可能获得更高的投资回报并提高效率。 第二个原因？成功的业务通常以敢于冒险而著称——但他们通常不会在没有对结果有所了解的情况下冒险。数据分析有助于降低高风险决策的风险，因为它允许您审查经过精心计算的结果。 数据分析的结果还可以帮助提高客户留存率。通过分析客户的历史趋势、模式和行为，可以更好地针对这些个人进行市场推广。当您根据数据了解客户的需求时，可以为他们提供所需的确切内容。 因此，通过数据分析，您可以发现公司自身的模式和趋势，进而为团队做出更好的、更为准确的假设、预测和结论。 准备好学习如何分析数据了吗 ？ 让我们来看看数据分析的基础知识。 数据分析基础 数据分析是一门科学。简单来说，它是收集和处理数据以获取洞察力并得出结论的过程。数据分析对于任何企业都至关重要，无论所处行业为何，因为获得的见解可以在做出关键商业决策时支持您及您的团队。 理解数据的本质至关重要。当你听到“数据”一词时，可能会想到数字和图表，但实际上远不止这些。文本片段、图像和视频也被归类为数据。这一点很重要，因为它意味着你有多种选择来收集不同类型的数据。例如，你可以对社交媒体评论进行文本分析或情感分析，以了解客户对你产品或服务的看法和感受。换句话说，只要可以追踪，都可以视为数据。 数字，如赚取或损失的美元金额，对于理解您的业务状况至关重要。然而，客户满意度等指标也同样重要，有助于您了解业务做得正确的地方以及如何进行改进。 在我们继续讨论如何在业务中实施数据分析之前，我们需要定义一些有用的专业术语。请将本节作为参考指南。 • 数据收集：这是从各种来源收集数据的过程，包括但不限于电子表格、社交媒体和数据传感器。 • 数据清洗：数据清洗是指审查原始数据以确保关键信息不存在缺失。如果缺少一个重要的变量，那么该数据点应从数据集中移除。在数据清洗过程中，您还将完成数据规范化和数据转换。这意味着将收集到的数据整理成可用于分析的可用形式。 • 数据孤岛的数据存储 ： 这是指存储数据的地方。想想硬盘驱动器或仓库。 • 数据伦理：您是否已从数据集中的参与者获得了事先同意？您的数据收集方法是否符合如GDPR和CPPA等政府政策？在继续进行分析之前，您必须能够对这两个问题都回答“是”。否则，您可能会陷入严重的法律困境。 • 抽样：这一术语指的是一个技术和数据集。作为一种技术，在面对大量数据集时会使用抽样方法。您将从数据中选择一个小样本集，或样本数据进行分析。 • 分类：当您为数据设置参数时会进行分类。您很可能在日常工作中频繁看到分类的应用。例如，如果您启用了电子邮件收件箱的垃圾邮件过滤功能，这就是分类。垃圾邮件过滤器擅长识别垃圾邮件并将它们与其他重要邮件区分开来。 • 聚类 ： 这是将数据集分组在一起的过程。我们稍后会讨论这个问题。 • 偏差与方差：偏差是指系统误差，而方差则指的是随机误差。为了从数据分析中获得最佳结果，偏差和方差应达到最佳平衡。 相关性和因果关系 ： 描述导致特定结果的事件或变量。 • 过拟合和欠拟合：过拟合是指分析结果与数据集过于吻合。虽然这乍看起来似乎没有问题，但实际上却存在问题。这意味着你的训练集和测试集可能已经结合在一起产生了错误。你需要通过交叉验证来解决这个问题，确保测试数据和训练数据是独立的集合。 低估描述了数据过度简化现象。这对你分析不利，因为它只会呈现问题的一部分。 • 机器学习：机器学习利用算法和现在的人工智能来学习您的数据、对其进行分类、构建模型并做出预测。机器学习可以自动化数据分析，在工作日为您的分析师节省时间。 深度学习 ： 机器学习的一个子集 ， 它使用神经网络像人脑一样运作。 • 噪声 ： 损坏或无意义的数据。 作为一家企业，您很可能每天（可能每分钟）都会收集数据。您所收集的数据揭示了公司绩效的隐藏故事。但只有通过批判性地审视数据并理解其含义，才能获得完整的故事。 数据统计分析可以是一个手动过程，通常这意味着数据分析师花费数小时手动处理数据集。虽然这种方法并没有什么问题，但让我们坦诚相待：我们是人类，有时会犯错误。手动数据分析留下了容许误差的空间，这可能会改变数据所呈现结果的结论。 然而，随着新技术、更快的技术和人工智能的引入，数据分析也可以成为自动化的过程。自动化分析减少了人为错误的机会，并为分析师节省时间，使他们有更多时间去做他们最擅长的事情——为公司做出预测和假设。 使用 AI 进行数据分析 任何数据分析师都会告诉你，算法对于他们的工作至关重要。大多数分析师也会告诉你，手动使用算法处理数字会耗费大量时间。因此，人工智能进入数据分析领域并不令人惊讶。 人工智能，或AI，不仅仅是一种趋势——这是一种快速演进、且注定要持续的技术。AI是基于旨在模仿人类智能的机器的计算机科学。这种类似人类的思考能力使计算机能够识别模式、进行预测和解决问题。当与数据分析相结合时，AI可以帮助数据分析师快速高效地对任何给定的数据集进行分析。 随着越来越多的企业试图成为数据驱动型公司，将人工智能融入业务实践是一个不错的想法。尽管人工智能是一种智能技术，但它不应取代您的数据分析师。相反，人工智能是一种有价值的工具，可以帮助数据分析师整理对公司流程和指标的全面概述。将人工智能视为一种秘密武器，它可以帮助您的企业在竞争中脱颖而出，并帮助您及其团队更好地理解市场和客户。 AI 技术在数据分析中的应用 在业务实践中使用AI有几个理由，特别是在数据解析方面。数据解析利用您企业的数据讲述公司的故事。然而，AI 帮助讲述一个完整的数据驱动的故事，使您和您的团队更好地理解发生了什么、为什么会发生、正在发生什么、可能发生什么以及可能还会发生什么。 AI 可用于帮助 ： • 提供并探索洞察• 创建训练数据集• 创建仪表板和报告• 预测市场结果• 了解市场和客户行为 • 预测需求 • 做出明智的决策 • 提高生产和效率 • 监控业务绩效 人工智能在尝试根据您的数据进行预测时提供了极大的帮助。我们稍后会更多地讨论这种类型的分析，但预测分析和上述列表并不是人工智能用途的全部。人工智能可以帮助您和您的团队以数百种不同的方式开展数据分析。在将人工智能融入您的流程之前，让我们来看看人工智能的一些优势和挑战。 将 AI 纳入数据分析的好处和挑战 你可能认为AI并不适用于你或你的公司。确实，你可能是对的。然而，它使得数据分析师的工作更为轻松，特别是在你的公司收集大量数据的情况下，考虑这项技术是值得的。 公司选择将数据分析纳入其流程之一是为了帮助做出决策。在没有人工智能的情况下，这一责任完全由分析师承担，包括查看数据、计算数字并呈现选项。当数据集庞大时，这可能会变得具有挑战性和耗时。始终存在公式计算错误或遗漏关键数据的风险。 人工智能有助于缓解这些问题。人工智能能够快速解析庞大的数据量。这极大地提高了数据审查的准确性和效率，让分析师们有更多时间来审视结果并思考数据所传达的信息。人工智能在决策方面也有助益，因为它可以根据您选择的分析和模型轻松预测结果。这些都是对分析师的益处之一。别忘了您的客户。人工智能技术可以帮助学习客户数据，并根据过去的购买行为预测客户可能喜欢的产品和服务。 AI 可以成为业务运营的强大工具。然而，也存在一些缺点。AI 和其算法的效果仅取决于数据集的质量，因此不足的数据会导致不准确的结果。您和您的团队需要确保数据准备好用于应用程序，这可能需要大量时间。此外，AI 也不擅长检测数据集中的偏差，因此您必须确保数据能够准确地反映您的客户。 因为AI是一项不断发展的技术，您需要确保团队能够持续跟进趋势、理解复杂的算法，并接受相关培训。AI还将要求您的公司跨部门合作，因为您需要与数据分析团队、IT团队、基础设施团队以及任何在数据采集和存储方面发挥关键作用的其他团队进行合作。尽管AI可能成本较高，但其带来的好处远远超过了潜在的缺点。 在人工智能的帮助下，数据分析对任何大小公司来说都是一项明智的投资。但在决定进行任何形式的分析之前，您应该考虑几个重要因素，比如要在数据上运行哪种类型的分析。存在多种类型的数据分析可以帮助您发现公司的大局。 让我们看看他们。 管理分析数据 在开始分析数据之前，必须先收集数据。由于数据可以来自任何地方，您的业务很可能每天每分钟都会生成数据。然而，如果没有适当的管理工具和系统，数据收集就会成为一个问题。因此，您需要将数据管理纳入业务运营中。数据管理是数据分析的关键部分。 数据管理是指数据的采集、组织、处理和存储。通常，数据由一个由IT专业人士、数据科学家和数据管理员组成的团队进行管理。重要的是要组建一支专业的团队负责数据管理。该团队的角色是确保数据收集方法符合相关法规政策，如GDPR（通用数据保护条例）。他们还确定数据的定义和存储方式，并帮助监控数据的完整性和执行必要的安全更新、数据恢复、备份和软件安装。 你将需要为每个部门指派一名数据管理员，但他们会从小规模维护数据。这人可以访问与其部门相关的必要数据。他们还将能够与数据管理团队密切合作，成为其部门与所有数据相关事务的联系点。 让我们花一点时间来审视数据管理的必要组成部分，以确保您的数据质量优秀，并准备好进行分析。 数据收集来源 将数据视为一个生命周期是有帮助的。生命周期的第一步是数据生成。数据来自各种不同的来源，每个来源都可能与您的业务运营相关。主要有三种类型的数据来源：第一方来源、第二方来源和第三方来源。 第一方来源是指您公司自行生成的信息来源。这些数据源与您的业务运营直接相关。社交媒体互动、交易及收据、观察、Cookies以及客户调查结果被视为第一方来源。每一类来源都直接关联到您的业务及其客户如何与您的网站、产品和服务进行交互。 第二方来源也是必要的数据。虽然这些数据不是您公司生成的，但可能是其他同行业企业在运营过程中产生的有用数据。次要来源包括已发布的访谈、在线数据库以及政府或机构记录。此类数据通常处于公开领域，您可以利用这些数据来训练您的算法，在测试自己的数据之前进行预训练。 第三方数据是从组织外部以及有时是从行业外部收集的数据。通常，这些数据是通过购买、销售或租赁获得的。不过需要注意的是，这些数据可能并未按照政府和行业标准进行收集，因此其有效性可能存在疑问。在使用这些数据之前，您需要确保其可信度。 再处理和数据质量保证 一旦数据被识别并收集后，您或您的数据科学家应该花一些时间对其进行预处理。原始数据，即直接从来源收集的数据，通常并不适用于使用或可读。它必须被转换成您的数据存储系统可以理解的语言。此外，原始数据很可能包含错误或缺失信息。数据清洗是数据质量保证的重要部分。丢弃缺失或不完整数据是可以接受的。将有缺陷的数据保留在数据集内可能会导致后续出现严重问题和偏差结果。 务必密切关