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現代組織不斷尋求改善其策略規劃和決策流程的方法。資料工程師和分析師已成為這方面的關鍵資產，他們將原始資料轉化為有價值的見解，並提供情報以支援領導層的明智選擇。
數據分析領域很廣泛，涵蓋適合特定行業或用例的廣泛應用程式。我們每個人每年都會產生大量數據，甚至常常在沒有意識到的情況下——從我們的健康記錄到社交媒體活動，到我們的購物習慣，甚至我們的 Netflix 偏好。分析這些數據可以為公司提供歷史視角，揭示消費趨勢背後的“原因”，洞察未來，甚至為最佳前進道路提供建議。
需要一定程度的商業頭腦才能知道哪些指標 奧地利電話號碼列表 將揭示最有用的信息。在這裡，我們探討了八種類型的資料分析，以及資料工程師如何利用它們來為執行決策提供資訊。
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用於決策的四種主要資料分析類型
您可以在另一篇文章中找到對四種資料分析類型的更詳細說明。在這裡，我們總結了它們的使用方式。
1. 描述性分析
資料分析決策 - 描述性分析
使用 DALL-E 3 建立的影像
描述性分析是資料分析的基礎層。這種類型的分析涉及檢查歷史資料以了解過去的事件。這種類型的分析回答了「發生了什麼？」的問題。以便規劃未來。描述性分析有助於總結和視覺化資料趨勢，提供評估當前事態和識別潛在關注領域或機會所需的背景。
組織使用描述性分析來建立儀表板、報告和資料視覺化，以清晰地概述過去的績效。透過檢查歷史數據，決策者可以識別模式、異常值和重複趨勢，這些可以作為策略規劃和未來行動的寶貴輸入。
2. 診斷分析
描述性分析著眼於過去，而診斷性分析則更深入地探討特定事件或趨勢發生的原因，試圖揭示特定結果或問題的根本原因。透過識別導致特定結果的因素，組織可以採取糾正措施並在未來做出更明智的決策。
診斷分析通常涉及使用先進的統計技術、假設檢定和資料探勘來確定變數之間的關係。例如，診斷分析可以幫助確定特定地區銷售額下降的原因，使公司能夠相應地調整其行銷策略。 Tableau 和 Power BI 等資料視覺化工具通常用於診斷分析，以建立互動式儀表板和資料的視覺化表示。
診斷分析在行銷等領域尤其重要，在這些領域了解客戶行為至關重要。
3. 預測分析
預測分析透過預測未來事件或趨勢，利用歷史資料建立模型來預測可能發生的情況，使資料分析更進一步。這種類型的分析是主動決策的重要工具——雖然沒有人能夠預見未來，但預測分析已經很接近了。
機器學習演算法和統計建模通常用於預測分析，以相對置信度進行預測。企業可以利用預測分析來預測客戶需求、預測客戶流失，甚至偵測詐欺。這使組織能夠更有效地規劃和分配資源。
在 DataCamp 的課程Python 中的預測分析簡介 中了解有關預測分析的更多資訊。
