Gängige Big-Data-Analysemethoden

Dieser Artikel konzentriert sich auf Methoden der Datenanalyse. Sie werden am häufigsten im Bereich der Data-Mining-Analyse verwendet. Sie sind deskriptive Analyse und diagnostische Analyse. Sowie prädiktive Analyse, Instruktionsanalyse.

Wenn Analysten gefragt werden, die neu im Bereich der Data-Mining-Analyse sind. Was sind die wichtigsten Kompetenzen eines Data-Mining-Analysten? Sie gaben vielfältige Antworten.

Tatsächlich gibt es im Bereich Data Mining und Analyse nur eine der wichtigsten Fähigkeiten. In der Lage sein, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln. Und machen Sie es für Laien klar verständlich.

Um Ihnen zu helfen, die Bedeutung der Datenanalyse besser zu verstehen. Vor allem, wenn es um das Mining des Wertes von Daten geht. Es ist notwendig, einige Werkzeuge zu verwenden. Eines dieser Werkzeuge wird als vierdimensionale Analyse bezeichnet.

Einfach ausgedrückt kann die Analyse in vier Hauptansätze unterteilt werden.

Zuerst deskriptive Analyse: Was ist passiert?

Dies ist die gebräuchlichste Analysemethode. In der Wirtschaft liefert dieser Ansatz wichtige Indikatoren für Datenanalysten. Es bietet auch ein Maß für das Geschäft.

Zum Beispiel monatliche Einnahmen- und Verlustrechnungen. Datenanalysten können diese Rechnungen verabschieden. Holen Sie sich viele Kundendaten. Kennen Sie die geografischen Informationen der Kunden. Ist eine der Methoden der "deskriptiven Analyse". Verwenden Sie visuelle Werkzeuge. Kann die durch deskriptive Analyse bereitgestellten Informationen effektiv verbessern.

Zweitens, diagnostische Analyse: Warum passiert es?

Der nächste Schritt in der deskriptiven Datenanalyse ist die diagnostische Datenanalyse. Beschreiben Sie die Daten, indem Sie sie auswerten. Diagnoseanalysetools ermöglichen es Datenanalysten, Daten eingehend zu analysieren. Und bohren Sie bis zum Kern der Daten.

Ein gut gestaltetes BI-Dashboard kann auf Zeitreihen basieren. Führen Sie Datenlesen, Feature-Filterung und Data Drilling durch. Um die Daten besser zu analysieren.

Drittens, Predictive Analytics: Was könnte passieren?

Die prädiktive Analyse wird hauptsächlich für Prognosen verwendet. Sagen Sie die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse voraus. Sagen Sie einen quantifizierbaren Wert voraus. Oder eine Schätzung, wann etwas passieren wird. All dies ist mit Vorhersagemodellen möglich.

Prognosemodelle verwenden häufig variable Daten, um Vorhersagen zu treffen. Die Vielfalt der Datenelemente steht in engem Zusammenhang mit den vorhergesagten Ergebnissen.

Prognosen können Ihnen helfen, in einem unsicheren Umfeld bessere Entscheidungen zu treffen. Auch Prognosemodelle sind eine wichtige Methode, die in vielen Bereichen eingesetzt wird.

Viertens, Richtlinienanalyse: Was ist zu tun?

Der nächste Schritt in der Datenwert- und Komplexitätsanalyse ist die Instruktionsanalyse. Das Instruktionsmodell analysiert hauptsächlich die folgenden Inhalte. "Was ist passiert?" "Warum ist es passiert?" "Was vielleicht passieren wird." Um Benutzern bei der Entscheidung zu helfen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Typischerweise wird die Anweisungstypanalyse nicht isoliert verwendet. Es ist, nachdem alle vorherigen Methoden durchgeführt wurden. Schließlich wird eine Analysemethode verwendet.

Beispielsweise berücksichtigt die Verkehrsplanungsanalyse die Entfernung jeder Route. Es berücksichtigt die Geschwindigkeit jeder Route. Es berücksichtigt auch die aktuelle Verkehrssteuerung und andere Faktoren. Um Ihnen bei der Auswahl der besten Heimroute zu helfen.

Jede dieser Analysemethoden ist eine große Hilfe für die Geschäftsanalyse. Dies gilt auch für alle Aspekte der Datenanalyse.