Data Science 简明教程

Data Science - Data Analysis

数据分析是数据科学的关键组成部分之一。数据分析被描述为一个清理、转换和建模数据的过程，以获得可操作的商业智能。它使用统计和计算方法来从大量数据中获取见解并提取信息。数据分析的目标是从数据中提取相关信息，并基于此知识做出决策。

尽管数据分析可能会纳入统计流程，但通常是一个持续、迭代的流程，其中持续收集数据，并同时进行分析。事实上，研究人员通常在整个数据收集过程中评估趋势方面的观察。特定的定性技术（实地调查、人种学内容分析、口述历史、传记、不受干扰的研究）和数据的本质决定分析的结构。

更确切地说，数据分析将原始数据转换成有意义的见解和有价值的信息，这有助于在医疗保健、教育、商业等各个领域做出明智的决策。

以下是数据分析为何在当今至关重要的原因列表 −

Accurate Data − 我们需要数据分析，帮助企业获取相关且准确的信息，这些信息可用于规划业务战略，以及就未来计划做出明智决策，并重新调整公司的愿景和目标。
Better decision-making − 数据分析通过识别数据中的模式和趋势，并提供有价值的见解，帮助做出明智的决策。这使企业和组织能够做出数据驱动的决策，从而带来更好的结果并取得更大的成功。
Improved Efficiency − 分析数据有助于确定业务运营中的低效率和改进领域，从而实现更好的资源配置并提高效率。
Competitive Advantage − 通过分析数据，企业可以发现新机遇、开发新产品或服务，并提高客户满意度，从而获得竞争优势。
Risk Management − 分析数据可以帮助确定潜在风险和对业务的威胁，从而采取积极措施来减轻这些风险。
Customer insights − 数据分析可以提供对客户行为和偏好的宝贵见解，使企业能够定制其产品和服务以更好地满足客户需求。

随着企业可访问数据复杂程度和数量的增长，对数据分析的需求也随之增加，用于清理数据并提取企业可用于做出明智决策的相关信息。

通常，数据分析过程涉及许多迭代。让我们更详细地检查每一个。

Identify − 确定您想要解决的业务问题。公司试图解决什么问题？必须衡量什么，如何衡量？
Collect − 获取解决所述查询所需原始数据集。可以收集内部来源，例如客户关系管理（CRM）软件，或辅助来源，例如政府记录或社交媒体应用程序编程接口（API）。
Clean − 通过清理数据为分析做好准备。这通常需要删除重复和异常数据、解决不一致、标准化数据结构和格式，以及处理空格和其他语法问题。
Analyze the Data − 您可以使用不同的数据分析方法和工具转换数据，开始识别讲述故事的模式、关联、异常值和变化。在此阶段，您可以利用数据挖掘识别数据库中的趋势，或利用数据可视化工具将数据转换成易于理解的图形格式。
Interpret − 通过解释您的分析结果，确定其在多大程度上解决了您的初始查询。根据事实，有什么可能的建议？您的结论有哪些限制？

数据可以通过多种方式用于回答问题并协助决策制定。要选择最佳数据分析方法，您必须了解该领域广泛使用的四种数据分析类型，这可能有帮助。

我们将在下面的章节中详细讨论每一部分−

描述性分析是对当前和过去数据进行检查以查找模式和趋势的过程。它有时被称为观察数据的最简单方法，因为它显示了趋势和关系，而不深入详情。

描述性分析简单易用，而且可能是几乎每家公司每天都在做的事情。Microsoft Excel 等简单的统计软件或 Google Charts 和 Tableau 等数据可视化工具可以帮助分离数据、查找变量之间的趋势和关系，以及以可视化的方式显示信息。

描述性分析是一种展示事物随着时间推移如何变化的好方法。它还使用趋势作为更多分析的起点以帮助做出决策。

这种类型的分析回答了“发生了什么？”的问题。

描述性分析的一些示例包括财务报表分析、调查报告。

诊断分析是使用数据找出趋势和变量之间的相关发生的缘故的过程。这是在使用描述性分析识别趋势之后的下一步。您可以使用算法或统计软件（例如 Microsoft Excel）手动进行诊断分析。

在进行诊断分析之前，你必须了解如何进行假设检验，相关性和因果关系的区别，以及诊断回归分析是什么。

此类型的分析回答以下问题：“为什么会发生这种情况”？

一些诊断分析的示例是考察市场需求、解释客户行为。

预测分析是使用数据来尝试找出未来会发生什么事的过程。它使用过去的数据对可能发生的未来情况进行预测，这有助于制定战略决策。

预测可能是针对近期或未来，例如预测当天晚些时候设备会发生故障，或预测公司明年的现金流等远期预测。

预测分析可以手动完成，也可以借助机器学习算法来完成。在这两种情况下，都使用过去的数据对未来将发生的事情进行猜测或预测。

回归分析是一种预测分析方法，它可以检测两个变量（线性回归）或三个或更多个变量（多元回归）之间的关联。变量之间的关联用一个数学等式表示，该等式可用于预测如果一个变量发生变化，结果会如何。

回归分析使我们能够深入了解该关联的结构，并提供有关数据与该关联的匹配程度的度量。此类见解对于评估过去模式和制定预测非常有用。预测有助于我们制定数据驱动的计划并做出更明智的决策。

此类型的分析回答以下问题：“未来可能发生什么事”？

一些预测分析的示例是市场行为定位、医疗保健疾病或过敏反应的早期检测。

规范分析是使用数据找出下一步最佳行动的过程。此类型的分析会研究所有重要因素，并提出接下来该做什么的建议。这使得规范分析成为一个基于数据进行决策的实用工具。

在规范分析中，机器学习算法经常用于比人更快、通常更高效地对大量数据进行分类。算法使用 “if” 和 “else” 语句对数据进行分类，并根据一定的要求提出建议。例如，如果一个数据集中的至少 50% 的客户表示他们对你的客服团队“非常不满意”，则该算法可能会建议你的团队需要更多培训。

请务必记住，算法可以根据数据提出建议，但它们不能取代人的判断。规范分析是一个工具，应将其用作帮助做出决策和制定战略的工具。在理解和限制算法产生的结果时，你的判断非常重要且必要。

此类型的分析回答以下问题：“接下来我们应该做什么”？

一些规范分析的示例是：投资决策、销售：潜在客户评分。