什么是数据分析以及它的用途

今天,每个组织都拥有比以往更多的数据。但从中获得有意义的见解以提高运营效率仍然是一个巨大的挑战。数据分析(Data Analytics)似乎是解决此问题的实用解决方案。

什么是数据分析

什么是数据分析

数据分析(Data Analytics)是指在专业系统和软件的帮助下检查大量大数据(Big Data)(Big Data)以发现隐藏模式、相关性和其他见解的过程。

这是一种趋势做法,许多公司正在接受并采用这种做法,以获得超越商业竞争对手的竞争优势并增加新的收入。但是,在将其放入应用程序之前,首先必须先了解其前景(类型、挑战和机遇)。

从市场的角度来看,有必要选择正确类型的数据分析(Data Analytics)工具进行数据分析。

数据分析工具(Data Analytics Tools)可以分为两种基本类型:

  1. 简单的数据分析(Simple Data analytics)

主要侧重于描述已经发生的事件,找到其根源并提供见解。

  1. 复杂数据分析(Complex Data Analytics)

它可以进一步细分为

  • 预测建模(Predictive Modelling)——挖掘收集的数据以寻找未来情况和行为的模式。
  • 规范性建模(Prescriptive Modelling)- 包含预测分析的结果,以建议可以利用预测场景的更正行动方案。

根据您组织对数据分析(Data Analysis)的需求,您可以考虑使用上述任何数据数据(Data) 分析(Analytics)应用程序来处理大量数据,提高其运营效率并增加新收入。

数据分析用于什么

即使是简单的产品有时也存在非常复杂的潜在问题,因此需要通过数据分析整合不同的排列/工作解决方案以快速解决问题。(Data)其他潜在的好处包括,

更快更好的决策(Faster and better decision-making)

借助分析新数据源的能力,企业能够立即分析信息,并根据所学知识做出决策。

降低成本(Cost reduction)

基于云的分析带来显着的成本优势。它有助于确定更有效的经商方式,而不是依赖过时的试错经验。

新产品和服务(New products and services)

凭借通过分析来衡量客户需求和满意度的能力,越来越多的公司现在能够开发新产品来满足客户的需求。

遏制洗钱威胁(Curbing money laundering menace)

(Money)近年来,洗钱风险的复杂性和规模都在增加事实证明,数据(Data)分析在发现和追查跨国犯罪和洗钱方面有巨大帮助,从而加强了监管框架的执行方法。

希望这能给你一些关于数据分析的基本概念。(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



About the author

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