数据分析技术

数据分析技术简介

随着全球多个行业的日常交易产生了大量的数据，需要对这些数据进行分析，以获得更好的商业洞察力。数据分析技术为上述问题提供了一个可行的解决方案。数据可以从多个来源提取，并进行预处理，包括验证、清洗数据等步骤，以将其分割成各种定义的模式。这属于一个叫做EDA（探索性数据分析）的阶段，有助于更好地理解数据和市场趋势。它有助于提高一个组织的生产力和商业头脑。

数据分析技术的细节

多年来，对数据分析的需求一直在增加。许多技术已经被设计出来，但最终，它归结为两类。

1. 定性分析。它可以用来获得对某一特定实践的洞察力。它没有任何预定的输出类别。它还可以对来自小样本的数据进行深入分析。它可以从洞察力和概念中创建模式。所涉及的抽样是理论上的。
2. 定量分析。它有助于从一个特定的实践中测量其大小。它涉及预定的输出类别。它需要来自大型统计样本的独立数据。它遵循测试假设的统计技术，从数据中获得洞察力和模式。它可以对数据进行数字汇总，并且可以对产出类别进行分组。所涉及的抽样是统计学的。

其他类型的数据分析技术被开发人员使用，如描述性分析、推理分析、文本分析、统计分析、诊断性分析、预测性分析和描述性分析。但所有这些都可以归入定量或定性分析技术，这是更通用的。以上讨论的方法取决于组织的要求，即设置成本、技术栈、商业理念、客户等。

数据分析可以在五个阶段进行，即数据需求和收集、数据收集、数据清理、分析数据、数据解释和数据可视化。

为了实现上述目标，市场上有许多工具。让我们来讨论一些最常用的工具。

1.1.R编程。

这个工具在研究人员、学生、科学家、专业组织等中很受欢迎，用于对数据进行统计分析，并为其生成模型。它与平台无关，可以在UNIX、Windows、macOS等多个平台上运行。它是一个捆绑式软件包，为用户提供CLI（命令行界面）和GUI，即RStudio。它允许开发人员通过命令行按照他/她的要求安装软件包。

2.2. Python。

这个工具在MIT许可下，是开源的，可在Github上使用。它遵循OOP（面向对象的编程）指令。它有CLI（命令行界面）工具，帮助开发者根据他/她的要求安装软件包。它提供各种数据分析库/包，如NumPy、Pandas等，以及scikit-learn、Keras、TensorFlow等机器学习库。它还提供了数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等。它可以与MongoDB、SQL服务器或JSON等多个平台集成。

3.3.Tableau Public。

这个工具有一个开源许可证，有助于连接到任何数据源，如数据仓库或Excel。许多ETL（提取转换加载）工具，如Pentaho、Informatica等，通过这个工具发送他们处理的数据。

4.4. QlikView。

这个工具有许可证，有助于在内存中处理数据。因此，处理后的结果可以快速到达终端客户手中。它还提供用户服务，如数据可视化和数据关联，即使数据是以压缩的格式出现。

5.5.SAS。

这个工具作为一种编程语言以及一个互动平台被捆绑起来。它为用户提供了数据分析和操作等服务。它可以用来分析来自各种数据源的数据。

6.6.微软Excel。

它是用户中最受欢迎的工具之一。它有助于进行数据分析，创建数据透视表，以及生成交互式报告/仪表盘。

7.7.Rapid Miner。

这个工具可以与任何流行的数据源类型集成，如Oracle、SQL Server、Sybase等。它还为用户提供机器学习、文本分析、预测性分析等服务。

8.KNIME（Konstanz Information Miner）。

这个工具是开源的，帮助用户进行数据分析和统计建模。它遵循模块化流水线的概念，有助于数据报告和整合。

9.9.Open Refine。

这个工具，更好地称为Google Refine，为分析数据而进行数据清理。它帮助用户摆脱来自各种来源的未处理数据，如网站等。

10.10.Apache Sparke。

这个工具帮助用户通过在Hadoop集群平台上运行数据来处理大规模数据。因此，它帮助用户在分布式服务器平台上运行数据，这有助于提高生产力，从而提高应用程序的效率。它还可以帮助用户开发机器学习模型和数据管道。

数据分析技术的好处

1. 决策。它可以帮助潜在的用户/组织在事实的支持下做出更快、更明智的商业决策。
2. 要求。它可以帮助组织更好地了解最终客户的需求/要求。因此，它有助于促进与他们的长期业务关系。
3. 风险评估。它帮助组织更好地衡量不可预见的风险，从而使他们能够事先实施预防/纠正措施。
4. 业务增长。它有助于组织减少维护成本，从而提高整体利润。
5. **灵活性。**它有助于组织对市场波动中不可预见的变化做出更好的反应。

结语

随着机器学习和深度学习技术的发展，数据分析已经铺平了道路，因为每天都有大量的数据被处理，以确定模式，从而获得更好的业务洞察力。它的好处已经被组织理解，因此在市场上受到高度重视。

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1. 数据分析与数据分析
2. 大数据分析软件
3. 数据分析与商业分析
4. 什么是数据分析

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