全球一些最成功的企业是那些不断使学习和适应成为习惯的企业。 无论操作领域如何，始终了解和分析过去发生的事情、现在发生的事情以及未来可能发生的事情至关重要。 但最大的问题是，企业如何解决这个问题？ 嗯，答案从简单地了解不同类型的数据分析开始和结束。
然而，最近，我们已经习惯了传统的分析类型。 时代与许多流程一起发生变化，包括数据/业务分析。 就像我们从科学中知道的那样，计划总是从已知走向未知。 但这就是我将在本文结尾处揭晓的东西。
与此同时，让我们从基础开始……
概述
大多数企业定期收集数据，但这些数据的原始形式毫无意义。 重要的是你如何处理这些信息。 数据分析是分析原始数据以发现可能提供有关特定业务领域的有价值信息的模式、趋势和见解的过程。 然后利用这些数据驱动的洞察力做出明智的决策。
但是，您可以从数据中获得的见解类型取决于您启动的分析类型。 为了确认起见，有四种类型的分析； 描述性、诊断性、预测性和规范性。
因此，如果您准备好了解不同类型的分析是如何工作的，以及为什么它们是一个非常有用的工具 业务增长，那么我敦促您多花一点时间在您的设备上。
同时，如果您正在寻找特定类型的分析，请使用上面的可点击菜单进入相应的部分。
另请参阅： 7 年的 2021 个业务增长技巧 [附指南]
有哪些不同类型的分析
以下是不同类型的分析，也涵盖了数据和业务分析的过程。
#1。 描述性分析（发生了什么？）
顾名思义，描述性分析的目标是简单地报告过去发生的事情。 它不会试图解释为什么会发生某些事情或试图构建因果关系。 主要目的是呈现可消化的快照。
Google Analytics 是描述性分析的一个很好的例子。 它可以让您快速总结您的网站正在发生的事情。 例如，您在特定时间段内有多少访问者或他们来自哪里。 同样，像 HubSpot 这样的系统会显示有多少人打开了特定的电子邮件或参与了活动。
但是，有两种基本技术在描述性分析中发挥作用； 数据聚合和数据挖掘。 以摘要格式收集和呈现数据的过程称为数据聚合。
（假设一家电子商务公司收集有关其客户和网站访问者的各种信息。聚合数据，也称为摘要数据，将提供更大数据集的广泛概述。这包括平均客户年龄或平均购买次数）。
另一方面，在海量数据集中发现模式、相关性和异常以预测结果的过程称为数据挖掘。 简而言之，这是分析师查看数据以查看是否存在任何模式或趋势的时候。 数据的可视化描述，例如条形图或饼图，是描述性分析的结果。
因此，描述性分析将大量数据浓缩为对所发生事件的清晰、基本总结。 正如我们稍后将看到的，这通常是更深入分析的起点。
#2。 诊断分析（为什么会发生？）
这是一种试图通过深入挖掘来弄清楚为什么会发生某些事情的分析类型。 诊断分析的主要目标是发现并响应数据中的异常。 例如，如果您的描述性分析显示 20 月份的销售额减少了 XNUMX%，您就会想知道原因。 诊断检查基本上可以帮助您度过难关。
诊断分析的应用
使用这种类型的分析，分析师可以寻找任何新的数据源，这些数据源可以更深入地了解销售下降的原因。 他们可能会走得更远，发现尽管网站访问者数量众多并且“添加到购物车”操作数量众多，但实际上只有一小部分访问者进行了购买。 进一步调查可能会发现，大多数客户在输入收货地址时就退出了。
这为分析师提供了问题所在的线索……问题可能出在地址表格上； 可能它在移动设备上加载错误，或者它太长且不方便。 如果您进行更深入的探索，您将越来越接近为您的数据异常找到答案。
但是，诊断分析不仅用于诊断问题，还用于诊断问题。 它也可以用来找出是什么导致了有利的结果。
#3。 预测分析（未来会发生什么？）
预测分析旨在预测未来会发生什么。 然而，根据过去的模式和趋势，这是可行的，这将有助于估计企业未来事件或结果的可能性。
预测模型实际上是根据一组变量之间的关系创建预测。 例如，您可以使用季节性和销售数字之间的相关性来预测销售何时会下降。 因此，如果您的预测模型预测夏季销售额将下降，您可以利用此信息创建以夏季为主题的促销活动或减少其他地方的支出以弥补季节性下降。
另一方面，您可能经营一家餐厅，并想知道在一个普通的星期六晚上您会收到多少外卖订单。 此类分析的结果可以帮助您决定聘请额外的送货司机。
此外，预测分析包括一个称为机器学习的组件。 基本上，机器学习模型旨在发现数据中的模式并自动进化以产生正确的预测。 这类似于人类使用预测分析来设计模型和估计未来结果。 但是，正如您所知，人工分析与自动分析之间存在大量差异。
所以一般来说，预测分析用于预测广泛的未来结果，虽然它可能永远不会 100% 正确，但它确实消除了很多猜测。 在制定业务决策和确定最佳行动方案时，这几乎是最重要的部分。
#4。 规范性分析（什么是最好的行动路线？）
为了帮助确定最佳行动路线，规范性分析检查过去发生的事情、发生的原因以及未来可能发生的事情。 换句话说，规范性分析解释了如何最好地利用描述性、诊断性和预测性分析。
然而，这是最难执行的分析类型。 这是因为它包含了很多东西，包括算法机器学习、统计方法和计算建模程序。
基本上，规范性模型评估公司可以采取的所有不同选择模式或途径，以及它们可能产生的影响。 这使您可以可视化每组决策可能如何影响未来，并量化特定决策的影响。 继续前进，组织将能够根据所有可能的场景和后果确定最佳路线。
地图和交通应用程序是规范分析的常见示例。 在计算从 A 点到 B 点的最佳路线时，Google 地图将检查所有可用的交通方式（例如公共汽车、步行或驾车）、当前交通状况和可能的道路工程。
规范性模型以类似的方式用于计算公司为实现其目标可以采取的所有不同“路线”； 考虑到最佳选择。 知道为获得最大成功率而采取的行动对任何公司来说都是一个巨大的优势。 因此，规范性分析在业务中发挥如此重要的作用也就不足为奇了。
认知分析
认知分析是分析的一个分支，它试图通过从现有数据和模式中得出推论，根据现有知识库得出结论，然后将信息重新插入知识库以供将来推论，从而模仿人脑。学习反馈循环。
语义、人工智能算法、深度学习和机器学习只是构成认知分析的一些巧妙技术。 认知应用程序可以从其与数据和人类的交互中学习，并通过采用这些策略随着时间的推移变得更加智能和成功。
因此，简单来说，企业不需要根据四种分析类型的数据手动做出决策。 认知分析会自动处理这些问题。
什么是 5 种分析类型？
与流行的误解相反，只有四种类型的分析，而不是 5 种类型。 这些包括描述性的。 预测性、规范性、诊断性分析。
什么是 4 种分析类型？
4 种类型的分析是描述性的。 预测性、规范性、诊断性分析
业务分析的四种类型是什么？
4 种类型的业务分析包括描述性。 预测性、规范性、诊断性分析
分析的三大支柱是什么？
高级数据分析建立在三个支柱之上：速度、敏捷性和性能，所有这些都是充分发挥其潜力所必需的。 这些支柱有助于提升分析策略并以各种方式改善您的业务。
什么是基本分析？
数据分析分为四种类型：描述性、诊断性、预测性和规范性。 这四种类型的数据分析结合起来，可以帮助组织做出数据驱动的决策。
关键精华
在某些方面，数据分析类似于寻宝。 您可以根据过去的线索和见解来确定下一步应该采取的行动。 所有类型的企业和组织都可以利用他们的数据做出更好的决策、明智地投资、加强内部程序，并最终通过正确的分析类型提高他们成功的机会。
