大数据分析最热门的6大技术！

了解如何评估我们公司的运行数据，并从中提取出真正有价值的内容，是企业在大数据时代取得成功的关键因素之一。

问题在于如何提取、选择、组织和理解所有这些潜在的促进业务的数据？这很可能是一个雷区，数据太多而时间又太少了。

这时候，就需要使用到大数据分析技术作为解决方案了！

什么是数据分析？

清理、转换和建模数据以发现用于公司决策的相关信息被称为数据分析。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息，并根据这些信息做出决策。

它是系统地使用统计和逻辑方法来定义数据的范围，模块化数据结构，压缩数据表示，使用图像、表格和图形进行显示，并评估统计趋势、概率数据，以得出有意义的结论。

例如，当我们在日常生活中做出决定时，我们会考虑上次发生的事情或者如果我们做出特定选择会发生什么。分析我们的历史或未来并据此做出判断就是这一切。物流、威胁和诈骗检测、消费者参与、城市规划、医疗保健、网络搜索、数字营销等都是数据分析应用的例子。

在医疗保健方面，正如我们最近看到的那样，随着大流行的爆发，冠状病毒设施正在努力应对尽可能多地治疗患者的压力。在这种情况下使用数据分析来监控机器和数据消耗可以提高效率。

数据分析的重要性

如果您的业务没有扩展，您需要后退一步并找出错误，然后再制定新策略以避免重蹈覆辙。即使你的公司正在蓬勃发展，你也必须努力扩大它。

任何有效的公司计划都在很大程度上依赖于数据分析。另一方面，数据分析师如何将原始数据转换成有用的东西？根据数据的种类和他们想要发现的见解的种类，数据分析师采用各种方法和程序。

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一些最常用的数据分析技术

回归分析

使用回归分析估计变量集合之间的联系。对因变量和一个或多个自变量之间的联系建模就是这种方法的工作原理。存在线性、多元、逻辑、岭、非线性、生命数据和其他回归模型。

当您执行回归分析时，您正在搜索因变量（您想要评估或预期的变量或结果）与任意数量的自变量（可能对因变量产生影响的因素）之间的联系。

回归分析的目标是找出一个或多个因素如何影响依赖变量以发现模式和趋势。通过了解每个变量的关系及其过去的发展情况，您可以预测未来可能的结果并做出更好的业务决策。

因子分析

因子分析，通常称为“降维”，是一种数据分析形式，它根据较少数量的未观察到的变量（称为因子）来描述相关变量之间的可变性。

此方法有助于确定一组变量是否有任何联系。作为此过程的结果，揭示了定义初始变量之间关系模式的其他元素或变量。

因素分析发展为有效的分组和分类技术。它基于这样一种想法，即几个不同的、可观察的变量彼此相关，因为它们都与相同的基本概念相关联。这不仅有助于将庞大的数据集压缩成更简单、更易于理解的样本，而且还有助于发现隐藏的趋势。

描述性分析

描述性分析技术是每个分析过程的基础，它试图回答“发生了什么？”这个问题。它通过组织、处理和分析来自各种来源的原始数据以将其转化为有用的业务信息来实现这一点。

描述性分析考虑了历史数据、KPI，并根据一组基准描述了性能。它考虑了以前的趋势以及它们如何影响未来的结果。

进行描述性分析至关重要，因为它可以帮助您以相关方式显示数据。尽管需要注意的是，此分析不会帮助您预测未来事件或提供某些问题的答案（例如发生某事的原因），但它会组织您的数据并使其适合进一步研究。描述性分析可用于整组或部分数值数据集。在连续数据中，它显示均值和偏差；在分类数据中，它显示百分比和频率。

队列分析

数据收集分散在大范围内。这种方法可以帮助数据研究人员弄清楚所调查变量的可变性。这种数据分析方法检查并比较用户活动的特定部分，然后可以使用过去的数据将其与具有相似特征的其他部分分组。通过采用这种数据挖掘方法，可以获得对客户需求的丰富洞察力或对更大目标群体的强烈把握。

队列分析在市场营销中可能非常有价值，因为它可以让您评估您的努力对某些消费者群体的影响。

使用同期群分析方法时，Google Analytics 是一个很好的起点。在这篇有用的文章中，您可以详细了解在 GA 中使用同类群组的优点和缺点。

聚类分析

以这样一种方式排列一组数据项的过程，即它们彼此之间（在某种意义上）比其他组中的数据项更相似——因此得名“集群”。

聚类分析是一种用于识别数据集中模式的探索性方法。

聚类分析旨在将相似的数据点组织成内部同质和外部不同的组（或簇）。这表明一个集群中的数据点可以相互比较，但不能与其他集群中的数据点进行比较。聚类用作其他算法的预处理步骤，或用于深入了解数据在数据集中的分布方式。

在理想情况下，营销人员将能够单独评估每个客户并提供尽可能量身定制的服务，但让我们面对现实吧，拥有如此庞大的客户群，这是不切实际的困难。集群在其中发挥了作用。您可以根据人口统计、购买模式、货币价值或对您的组织重要的任何其他方面将客户分成几组，从而立即优化您的工作并根据他们的要求为您的消费者提供最好的体验。

时间序列分析

在这种类型的分析中，测量会随着时间的推移而延伸，从而产生时间序列，这是结构化数据的集合。一种用于识别跨时间模式和周期的统计方法是时间序列分析。在不同时间段测量同一变量的数据点集合称为时间序列数据（例如，每周销售数据或每月电子邮件注册量）。分析师可以通过查看与时间相关的模式来预测感兴趣的变量在未来将如何变化。

对未来做出准确预测的能力在商业世界中极为宝贵。时间序列分析和预测被广泛应用于许多领域，其中股票市场分析、经济预测和销售预测是最受欢迎的。根据您使用的数据和您想要预测的结果，有几种不同类型的时间序列模型。

结论

您可以使用多种数据分析策略。在将原始数据转化为可操作的见解时，检查您拥有的数据类型（是定性的还是定量的？）以及在给定上下文中有益的见解类型至关重要。数据分析对任何组织来说都是必不可少的，无论是创办新企业、制定营销决策、坚持特定的行动方针，还是完全倒闭。从数据分析中得出的结论和统计概率通过消除任何人为偏见来帮助做出最重要的选择。