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双色球预测:这些数据分析类型,带来的帮助是无限的

喜乐彩注册 www.jj1v.cn 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-01-24 | 作者:admin

500524711 - 这些数据分析类型,带来的帮助是无限的

 

大数据服务商如雨后春笋般出现,“有市场需求就有从业者”这就话一点也没错,在这个互联网大数据时代,数据就是发展的命门。

 

大数据服务商可以帮助企业从大数据分析中获得最大的收益,可以提出及解决问题的关键所在,以便制定正确合理的方式方法。当企业决定启动大数据,首先需要确定根据行业情况制定哪种分析最有价值最有效。

 

大数据分析的类型分很多种,企业可以根据不同的类型选择适合自己的。

 

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描述性分析

 

描述性分析是用于隔离已经发生的事情。描述性分析用于描述过去,使用过去的数据现象来预测未来的结果,现在80%的业务分析是描述性的。

 

如,社会分析是一种流行的描述性分析形式。使用描述性分析,可以跟踪社交媒体上的帖子、关注者、评论、页面浏览量、签到和阅读完成率等等指标,通过使用描述性分析吸收这些数据,并通过查看原始(历史记录)事项统计计算分析出其中的模式及方法,分析结果可以用来指导新的营销计划、产品开发或营造和客户之间的关系。

 

描述性分析是最常见的分析类型,揭示销售、生产、运输或其他操作的历史情况。数据分析人员通过输入同步和异步及历史数据集,可以得到仅单独使用统计分析无法获得的信息。

 

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预测分析

 

为了对未来做出有根据的预测,预测性分析应用统计建模、数据挖掘和其他技术来研究历史数据,以预测未来的趋势。由于没有任何一种算法能够真正预测未来,预测分析提供了基于概率程度的可能性。

 

预测性分析利用现有的数据,并根据历史数据填写空白数据以便获得最准确的猜测。

 

如,结合CRM、ERP和POS系统的历史数据,可以确定模式。使用这些数据模式,应用到统计模型和算法中识别数据集之间的关系。通过数据集之间的关系可以预测出客户购买模式、销量趋势、客户行为标签、供应链和库存需求等。

 

预测性分析最常见的用途之一是情绪分析。使用纯文本和其他数据源,可以生成情绪分数,例如+1或-1。虽然这不是预测,但是反应了对正面或负面结果的指标。

 

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规范性分析

 

顾名思义,规范性分析用于识别或“规定”潜在的行为。规范性分析的目标是量化未来决策的影响,通过识别可能的结果指导当前决策。规范性分析不仅揭示了可能发生的情况,而且揭示发生的原因,并提供建议,以便能够做出最大限度的预测。

 

规范性分析通常依赖于历史和事务数据集、实时数据和其他来源,使用业务规则、算法、机器学习和计算建模完成的。

 

相比其他分析类型规范性分析非常复杂,尚未广泛应用于业务问题。但是,一些大型公司和企业正在使用规范分析来优化产品并管理企业和供应链。

 

分析旨在预测多种可能的未来,根据特定的行为评估潜在的结果。

 

这些可能是将来在任何大数据项目中应用的三种基本类型的分析模型。大数据服务的一部分是确定哪种类型的分析能够提供洞察力以通知手头的业务问题,然后应用正确的数据集和分析来解决问题。虽然大数据仍然是一门不精确的科学,但当掌握了对输入如何产生结果的理解时,大数据咨询可以引导客户获得大数据投资的实质性回报。

 

这是三种基本类型的分析模型,可以在任何大数据项目中应用它们。大数据服务的部分内容是确定哪种类型的分析将提供见解,从而为企业业务问题提供有帮助的信息,然后应用正确的数据集和分析来解决这个问题。

 

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