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加拿大阿爾伯塔大學數據分析課程補習

作者：海馬發布時間：2023-06-03 11:36:03

對市場和客戶的了解是商業成功的關鍵。但收集這些信息一直是個挑戰。在今天的數字時代，你需要一個數據分析解決方案，它集成了一流的分析和數據管理功能，這樣你就可以快速和輕松地訪問數據，并分析你需要的信息--在你需要的時候和地點。

1.預測性數據分析

預測性分析可能是最常用的數據分析類別。公司使用預測性分析來確定趨勢、相關性和因果關系。這個類別可以進一步細分為預測建模和統計建模，但要注意的是，這兩個類別是不可分割的。

2.規定性數據分析

規定性分析是指人工智能和大數據的結合有助于預測結果并確定采取什么行動。這一類別的分析可以進一步分為優化和隨機測試。利用ML的進步，規范性分析可以幫助回答諸如 "如果我們嘗試這樣做會怎樣"。和 "什么是最佳行動方案?"。它可以測試適當的變量，甚至建議更有可能導致積極結果的新變量。

3.診斷性數據分析

雖然不像預測未來那樣令人興奮，但分析過去的數據可以在管理企業方面發揮重要作用。診斷性數據分析是對數據的審查，以了解已經發生的事情的因果關系或為什么發生。經常使用的技術有：數據挖掘、數據探索、數據開采和關聯性。

4.描述性數據分析

描述性分析是報告的支柱：沒有它，商業智能(BI)工具和儀表盤就無法使用。它回答了 "多少、何時、何地和什么 "等關鍵問題。

描述性分析可以分為兩類：臨時報告和預制報告。預制報告是事先準備好的報告，提供關于一個特定主題的信息。這方面的一個例子是由廣告公司或廣告團隊發送的月度報告，詳細說明了近期廣告工作的表現。相比之下，臨時報告是由用戶創建的，通常是沒有計劃的。它們是為了回答一個具體的業務問題而創建的。這些報告對于獲得關于特定查詢的更詳細的信息很有用。

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