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數(shù)據(jù)分析的模式有哪些？這幾種類型你了解多少？
Admin 2021-05-22 群英技術資訊 2536 次瀏覽
大數(shù)據(jù)時代，很多領域都應用了數(shù)據(jù)分析，這篇文章想要給大家分享的關于數(shù)據(jù)分析的類型模式，包括描述型，診斷型，預測型，指導型這四種。小編覺得是比較有趣的，感興趣的朋友就繼續(xù)往下看吧。
1. 描述型：發(fā)生了什么?
這是最常見的一種。在業(yè)務中，它向分析師們提供業(yè)務的重要衡量標準的概覽。一個例子是每月的利潤和損失賬單。類似地，分析師可以獲得大批客戶的數(shù)據(jù)。了解客戶(如，30%的客戶是自雇型)的地理信息也可認為是“描述型分析”。充分利用可視化工具能增強描述型分析所帶來的信息。
2. 診斷型：為什么會發(fā)生?
這是描述型分析的下一步難題。通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具使得分析師們能夠深入分析問題的核心原因。設計良好的商業(yè)信息dashboard整合了時間序列數(shù)據(jù)(譬如，在多個聯(lián)系時間點上的數(shù)據(jù))的讀入、特征的過濾和鉆入功能，能夠用于這類分析。
3. 預測型：可能發(fā)生什么?
預測型分析主要是進行預測。某事件在將來發(fā)生的可能性，預測一個可量化的值，或者是估計事情可能發(fā)生的某個時間點，這些都可以通過預測模型完成。預測模型通常運用各種可變數(shù)據(jù)來作出預測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與可能預測的目標是相關聯(lián)的(如，人的年齡越大，越可能發(fā)生心臟病，我們可以說年齡與心臟病風險是線性相關的)。隨后，這些數(shù)據(jù)被放在一起，產生分數(shù)或預測。
在一個充滿不確定性因素的世界里，能夠預測允許人們作出更好的決定。預測模型在很多領域都被用到。
4. 指導型：我需要做什么?
在價值和復雜度上，下一步就是指導性模型。指導性模型基于發(fā)生了什么、為什么會發(fā)生以及一系列“可能發(fā)生什么”的分析，幫助用戶確定要采取的最好的措施。很顯然，指導性分析不是一個單獨的行為，實際上它是其他很多行為的主導。交通應用是一個很好的例子，它幫助人們選擇最好的回家路線，考慮到了每條路線的距離、在每條路上的速度、以及很關鍵的目前的交通限制。
以上就是關于數(shù)據(jù)分析的四種模式介紹，希望對大家了解大數(shù)據(jù)有幫助，更多數(shù)據(jù)分析的內容，大家可以關注其他文章。
文本轉載自中國IDC圈
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