大數(shù)據(jù)分析類型有哪些

　　大數(shù)據(jù)分析類型有哪些?大數(shù)據(jù)分析是成功開展業(yè)務(wù)的重要組成部分。有效地使用數(shù)據(jù)，可以更好地理解企業(yè)的先前績效，并為未來的活動做出更好的決策。在公司運營的各個級別，可以采用多種方式利用數(shù)據(jù)。
 

　　所有行業(yè)都使用四種類型的大數(shù)據(jù)分析。雖然我們將這些類別分為幾類，但它們都鏈接在一起并相互構(gòu)建。隨著您從最簡單的分析類型轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼜?fù)雜的分析方法，難度和所需資源也隨之增加。同時，增加的洞察力和價值水平也在增加。
 

　　大數(shù)據(jù)分析的四種類型是：

　　1)描述性分析

　　2)診斷分析

　　3)預(yù)測分析

　　4)規(guī)范分析
 

　　下面，我們將介紹每種類型，并舉例說明如何在業(yè)務(wù)中使用它們。
 

　　描述性分析
 

　　第一類大數(shù)據(jù)分析是描述性分析。它是所有數(shù)據(jù)洞察力的基礎(chǔ)。它是當(dāng)今業(yè)務(wù)中最簡單，最常見的數(shù)據(jù)使用方式。描述性分析通過總結(jié)過去的數(shù)據(jù)(通常以儀表盤的形式)來回答“發(fā)生了什么”。
 

　　描述性分析在業(yè)務(wù)中的最大用途是跟蹤關(guān)鍵績效指標(KPI)。KPI根據(jù)所選基準描述企業(yè)的績效。
 

　　描述性分析的業(yè)務(wù)應(yīng)用包括：

　　1)KPI儀表板

　　2)月收入報告

　　3)銷售線索概述

　　4)診斷分析
 

　　在問了“發(fā)生了什么”這一主要問題之后，下一步就是更深入地探討為什么會發(fā)生?這就是診斷分析的用武之地。
 

　　診斷分析將從描述性分析中找到見解，并深入分析以找出導(dǎo)致這些結(jié)果的原因。組織利用這種類型的分析，因為它在數(shù)據(jù)之間建立了更多的聯(lián)系并確定了行為模式。
 

　　診斷分析的一個關(guān)鍵方面是創(chuàng)建詳細信息。當(dāng)出現(xiàn)新問題時，您可能已經(jīng)收集了與該問題有關(guān)的某些數(shù)據(jù)。通過已有數(shù)據(jù)供您使用，它結(jié)束了重復(fù)工作并使所有問題相互聯(lián)系的麻煩。
 

　　診斷分析的業(yè)務(wù)應(yīng)用包括：

　　一家貨運公司正在調(diào)查某個地區(qū)發(fā)貨緩慢的原因

　　SaaS公司深入研究以確定哪些營銷活動增加了試驗
 

　　預(yù)測分析
 

　　預(yù)測分析試圖回答“可能發(fā)生什么”問題。這種類型的分析利用以前的數(shù)據(jù)對未來的結(jié)果進行預(yù)測。
 

　　這種類型的分析是描述性和診斷性分析的又一個進步。預(yù)測分析使用我們匯總的數(shù)據(jù)對事件的結(jié)果進行邏輯預(yù)測。這種分析依賴于統(tǒng)計建模，這需要更多的技術(shù)和人力來進行預(yù)測。同樣重要的是要了解預(yù)測只是一種估計;預(yù)測的準確性取決于質(zhì)量和詳細的數(shù)據(jù)。
 

　　盡管描述性和診斷性分析是業(yè)務(wù)中的常見做法，但是預(yù)測性分析是許多組織開始出現(xiàn)困難跡象的地方。一些公司沒有人力在他們想要的每個地方執(zhí)行預(yù)測分析。其他人還不愿意投資于每個部門的分析團隊，或者不準備教育當(dāng)前的團隊。
 

　　預(yù)測分析的業(yè)務(wù)應(yīng)用包括：
 

　　風(fēng)險評估

　　銷售預(yù)測

　　使用客戶細分確定哪些線索最有可能轉(zhuǎn)化

　　客戶成功團隊中的預(yù)測分析
 

　　規(guī)范分析
 

　　最終的大數(shù)據(jù)分析類型是最受追捧的，但是很少有組織真正具備執(zhí)行此分析的能力。規(guī)范分析是大數(shù)據(jù)分析的前沿，它結(jié)合了以前所有分析的見識，從而確定了解決當(dāng)前問題或決策的行動方案。
 

　　規(guī)范分析利用了最先進的技術(shù)和數(shù)據(jù)實踐。這是一項巨大的組織承諾，公司必須確保他們準備好并且愿意付出努力和資源。
 

　　人工智能(AI)是規(guī)范分析的完美示例。AI系統(tǒng)消耗大量數(shù)據(jù)，以不斷學(xué)習(xí)和使用此信息來做出明智的決策。精心設(shè)計的AI系統(tǒng)能夠傳達這些決策，甚至將這些決策付諸實踐。業(yè)務(wù)流程可以每天執(zhí)行和優(yōu)化，而無需人工做任何事情。
 

　　當(dāng)前，大多數(shù)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司(Apple，F(xiàn)acebook，Netflix等)都在使用規(guī)范性分析和AI來改善決策。對于其他組織，向預(yù)測性和規(guī)范性分析的轉(zhuǎn)變可能是無法克服的。隨著技術(shù)的不斷進步和對數(shù)據(jù)專業(yè)人才的培養(yǎng)，我們將看到越來越多的公司進入數(shù)據(jù)驅(qū)動領(lǐng)域。
 

　　結(jié)論
 

　　如我們所顯示的，這些類型的大數(shù)據(jù)分析中的每一種都是相互聯(lián)系的，并且在一定程度上相互依賴。它們各自具有不同的目的并提供不同的見解。從描述性分析過渡到預(yù)測性和規(guī)范性分析需要更多的技術(shù)能力，但也可以為您的組織帶來更多的洞察力。