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什么是數(shù)據(jù)解析？

數(shù)據(jù)解析是一門專注于從數(shù)據(jù)中獲取洞察力的學科。它包含數(shù)據(jù)分析（data analysis）和管理的流程、工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的收集、組織和存儲。數(shù)據(jù)解析的主要目的是在數(shù)據(jù)上應(yīng)用統(tǒng)計分析和技術(shù)，以發(fā)現(xiàn)趨勢和解決問題。數(shù)據(jù)解析作為分析和塑造業(yè)務(wù)流程、改進決策和業(yè)務(wù)成果的一種手段，在企業(yè)中的重要性日益增加。

數(shù)據(jù)解析利用一系列學科（包括計算機編程、數(shù)學和統(tǒng)計學）對數(shù)據(jù)進行分析，以努力描述、預測和提高績效。為確保分析的穩(wěn)健性，數(shù)據(jù)解析團隊會利用一系列數(shù)據(jù)管理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)建模等。

數(shù)據(jù)解析的四種類型是什么？

解析大致分為四種類型：描述性解析，試圖描述特定時間內(nèi)發(fā)生的事情；診斷性解析，評估事情發(fā)生的原因；預測性解析，確定未來發(fā)生事情的可能性；規(guī)范性解析，提供實現(xiàn)預期結(jié)果的建議行動。

更具體地說，描述性解析使用多種來源的歷史和當前數(shù)據(jù)，通過識別趨勢和模式來描述當前狀態(tài)或特定的歷史狀態(tài)。在商業(yè)解析中，這屬于商業(yè)智能（BI）的范疇。診斷性解析使用數(shù)據(jù)（通常通過描述性解析生成）來發(fā)現(xiàn)過去績效的因素或原因。預測解析將統(tǒng)計建模、預測和機器學習（ML）等技術(shù)應(yīng)用到描述性解析和診斷性解析的輸出中，對未來結(jié)果進行預測。預測性解析通常被視為“高級解析”的一種，經(jīng)常依賴于 ML 和/或深度學習。而規(guī)范性解析也是高級解析的一種，涉及應(yīng)用測試和其他技術(shù)來推薦可實現(xiàn)預期結(jié)果的具體解決方案。在業(yè)務(wù)中，規(guī)范性解析使用 ML、業(yè)務(wù)規(guī)則和算法。

數(shù)據(jù)解析方法和技術(shù)

數(shù)據(jù)解析師使用多種方法和技術(shù)來分析數(shù)據(jù)。根據(jù) CareerFoundry 的執(zhí)行編輯 Emily Stevens 的說法，最常用的方法包括以下七種：

回歸分析：一套統(tǒng)計過程，用于估計變量之間的關(guān)系，以確定一個或多個變量的變化會如何影響另一個變量--例如，社交媒體支出會如何影響銷售額。

Monte Carlo模擬：一種常用于風險分析的數(shù)學技術(shù)，依靠重復隨機抽樣來確定由于輸入的不確定性而無法輕易預測的事件的各種結(jié)果的概率。

因子分析：一種統(tǒng)計方法，用于將海量數(shù)據(jù)集縮小到更小、更易于管理的數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，例如，用于分析客戶忠誠度。

隊列分析：將數(shù)據(jù)集分成具有共同特征的群體或隊列進行分析的一種分析形式。例如，用于了解客戶群。

聚類分析：一種統(tǒng)計方法，將項目分類并組織成稱為聚類的組，以揭示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如，保險公司可能會使用聚類分析來調(diào)查為什么某些地點與特定的保險理賠有關(guān)。

時間序列分析：一種統(tǒng)計技術(shù)，通過分析設(shè)定時間段或時間間隔內(nèi)的數(shù)據(jù)來識別隨時間變化的趨勢，如每周銷售數(shù)字或每季度銷售預測。

情感分析：一種使用自然語言處理、文本分析、計算語言學和其他工具來了解數(shù)據(jù)中表達的情感的技術(shù)，例如根據(jù)客戶論壇中的回復來了解客戶對品牌或產(chǎn)品的感受。

前六種方法旨在分析定量數(shù)據(jù)（可測量的數(shù)據(jù)），而情感分析則是通過將所有數(shù)據(jù)整理成主題，對定性數(shù)據(jù)進行解釋和分類。

數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)分析師使用一系列工具來幫助他們從數(shù)據(jù)中獲得洞察力。其中最受歡迎的包括

Apache Spark：處理大數(shù)據(jù)和創(chuàng)建集群計算引擎的開源數(shù)據(jù)科學平臺

Domo Analytics：商業(yè)智能 SaaS 平臺，用于收集和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

Excel：微軟的電子表格軟件，用于數(shù)學分析和表格報告

Klipfolio 基于云的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，用于自助式商業(yè)智能和報告

Looker：谷歌的數(shù)據(jù)解析和 BI 平臺、谷歌數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能平臺

Power BI：微軟的數(shù)據(jù)可視化和分析工具，用于創(chuàng)建和發(fā)布報告和儀表盤

Python 數(shù)據(jù)科學家中流行的開源編程語言，用于提取、匯總和可視化數(shù)據(jù)

Qlik 用于探索數(shù)據(jù)和創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化的工具套件

QuickSight 亞馬遜提供的解析服務(wù)，旨在與云數(shù)據(jù)源集成

R：用于統(tǒng)計分析和圖形建模的開源數(shù)據(jù)解析工具

RapidMiner：包括可視化工作流設(shè)計器的數(shù)據(jù)科學平臺

SAP 解析云：基于云的解析和規(guī)劃解決方案

SAS：用于商業(yè)智能和數(shù)據(jù)挖掘的解析平臺

Sisense 流行的自助式商業(yè)智能平臺

Tableau：來自 Salesforce 的數(shù)據(jù)分析軟件，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)儀表盤和可視化效果

Talend 數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、分析師和開發(fā)人員使用的 ETL 工具

Zoho Analytics：自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)解析平臺

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