预测分析的关键成功因素
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什么是数据分析？
数据分析是使用超越传统商业智能（BI）的复杂技术和工具对数据或内容进行自主或半自主检查，以发现更深入的见解，做出预测或提出建议。技术包括数据/文本挖掘、机器学习、模式匹配、预测、可视化、语义分析、情感分析、网络和聚类分析、多变量统计、图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络。
数据分析涉及应用算法或机械过程来获得见解，并在各个行业中使用，使组织和公司能够在其数据中找到答案，并验证（或反驳）现有的理论和模型。数据分析的重点是严格基于研究人员已经掌握的信息得出结论的过程。分析的核心价值主张是能够提供深刻影响业务势头和轨迹的见解。
数据分析的优势
数据分析、数据分析和数据科学之间有什么区别？
这三者是相关的，但彼此不同。数据分析的重点是过程和功能。另一方面，数据分析涉及信息、仪表板和报告。最后，数据科学涉及数据分析，但也包括数据清理（或数据清洁）和准备。
为什么大数据分析很重要？
当企业捕获和分析数据时，它可以识别新的机会，从而做出更好的业务决策、更有效地运营、产生更高的利润，并满足客户。大数据分析以多种方式帮助公司，包括：
- 节省时间和金钱：数据分析为存储大量数据带来了显著的成本优势，并能够确定更有效的业务方式。
- 实现更快、更准确的决策：速度和内存中分析，结合分析新数据源的能力，使企业能够实时分析信息，并根据所得知识做出决策。
- 加强产品和服务开发：通过使用分析来衡量客户需求和满意度，制造商和服务提供商有能力满足特定的客户愿望和需求。
数据分析的类型
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规范性分析：预测分析的类型或扩展，用于在达到某些信息状态或满足条件时建议或规定特定操作。
- 预测性分析：分析大数据，以做出预测并确定未来结果，趋势或事件的可能性。
- 诊断性分析：回顾过去并确定某件事发生的原因；通常涉及在仪表板上工作。
- 描述性分析：涉及将大数据分解成更小的可用信息块，以便公司能够了解特定操作，流程或交易集所发生的情况。
按行业划分的数据分析应用
医院和医疗保健提供者面临着在控制成本的同时改善患者护理的竞争挑战。利用数据和分析可用于跟踪和优化患者流量、治疗和医院设备使用情况，并最终提高效率和成本。
数据分析正在通过移动/博客和社交媒体数据分析优化购买体验，从而为消费者以及提供旅行服务和住宿的公司改善旅行体验，并且现在可以通过基于社交媒体数据的数据分析提供个性化的旅行建议。
计算机游戏公司使用数据分析来了解用户如何在游戏中形成关系、交互和使用功能。
公用事业和能源供应商将数据分析用于公用事业公司的智能电网管理、能源优化、能源分配和楼宇自动化。公用事业公司可以在网络中集成数百万个数据点，并允许工程师使用分析进行网络监控。