什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是把隱藏在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，將它們加以匯總和理解并消化，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論，最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。
最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法
描述型分析
即發(fā)生了什么，這是在業(yè)務(wù)中最常見(jiàn)的分析方法，目的是為數(shù)據(jù)分析師提供重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。
例如，利用可視化工具，將每月的營(yíng)收和損失賬單制作成報(bào)表。數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)分析報(bào)表數(shù)據(jù)，有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。獲取大量的客戶(hù)信息，了解客戶(hù)的地理信息，這就是“描述型分析”方法之一。，
診斷型分析
即為什么會(huì)發(fā)生，通過(guò)診斷分析工具，評(píng)估描述型數(shù)據(jù)信息，能夠讓數(shù)據(jù)分析師更深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。良好設(shè)計(jì)的BI，比如億信ABI能夠按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過(guò)濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。
預(yù)測(cè)型分析
即可能會(huì)發(fā)生什么，預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)模型通過(guò)使用各種可變數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)，可以預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)、事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值等。在很多領(lǐng)域，預(yù)測(cè)模型是非常的重要方法，因?yàn)椋诔錆M(mǎn)不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)模型能夠幫助做出更好的決定。
指令型分析
即需要做什么，指令模型基于描述型分析、診斷型分析和預(yù)測(cè)型分析的結(jié)果，來(lái)幫助用戶(hù)決定應(yīng)該采取什么措施。指令型分析并不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
例如，客戶(hù)首次在銀行提出貸款申請(qǐng)時(shí)，銀行可以根據(jù)客戶(hù)歷史上的信用記錄和財(cái)務(wù)狀況，結(jié)合其他因素，同銀行內(nèi)部已獲得貸款用戶(hù)的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)做對(duì)比，從而對(duì)貸給這位客戶(hù)的款項(xiàng)能不能被順利償還的可能性做出有效的評(píng)估。
每一種分析方法都對(duì)業(yè)務(wù)分析具有很大的幫助，同時(shí)也應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面。一款好的數(shù)據(jù)分析工具，需要同時(shí)具備四種數(shù)據(jù)分析功能，比如億信ABI。
億信ABI一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，是億信華辰歷經(jīng)十五年匠心打造的國(guó)產(chǎn)化BI工具，技術(shù)自主可控。它打通從數(shù)據(jù)接入、到數(shù)據(jù)建模與處理、再到數(shù)據(jù)分析與挖掘整個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用全鏈路，可滿(mǎn)足企業(yè)經(jīng)營(yíng)中各類(lèi)復(fù)雜的分析需求，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型。核心功能有：
數(shù)據(jù)可視化：支持各類(lèi)地圖應(yīng)用，以圖表結(jié)合的形式生動(dòng)直觀(guān)地展示企業(yè)KPI指標(biāo)，近百種組件特效任意組合即可制作酷炫靈動(dòng)的大屏駕駛艙；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，輕松掌握信息，幫助高效運(yùn)營(yíng)。
敏捷分析：滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合分析需要；快速制作圖文并茂的數(shù)據(jù)分析報(bào)告并進(jìn)行匯報(bào)展示；
預(yù)測(cè)挖掘：具備分類(lèi)分析，關(guān)聯(lián)分析，回歸分析，聚類(lèi)分析，時(shí)間序列預(yù)測(cè)等多樣的算法，提供科學(xué)的評(píng)估模型，根據(jù)評(píng)估結(jié)果智能的推薦最佳模型。
數(shù)據(jù)處理：幫助政府和企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載及調(diào)度。
指標(biāo)管理：將有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)根據(jù)需要?jiǎng)澐值街笜?biāo)主題中，形成適用于不同應(yīng)用場(chǎng)景的指標(biāo)模型，多樣化定義的指標(biāo)，能滿(mǎn)足客戶(hù)管理指標(biāo)的需求。
