什么是数据分析及其重要性？

什么是数据分析及其重要性？

数据分析的历史和演变：“大数据”的概念已经存在了数十年。现在，许多组织都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据集，则可以应用分析来从数据中获得重要的见识和价值。即使在1950年代，也就是几十年前甚至还没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用分析技术，尤其是excel表格中的数字，这些数字经过人工分析以获取洞察力和趋势。两家公司将这些信息用于未来的决策。鉴于今天，企业可以识别出立即采取行动的见解，因为大数据分析带来的新好处是效率和速度。更快地工作和敏捷的能力使组织在市场上具有以前没有的竞争优势。

大数据无处不在，不是时尚。实际上，它正以惊人的速度快速增长。我们正处于一场革命的开端，它将触及地球上的每项业务和生活。事实是，如果公司不认真对待并认为他们可以选择忽略大数据的概念，那么它们一定会被称为“大数据”的压路机压倒。让我们理解为什么，根据福布斯市场研究？

数据是下一个石油和水。数据量呈爆炸式增长。到2020年，地球上每个人每秒将创建1.7兆字节的新信息。因此，我们增持的数字数据总量将从4.4 ZB增长到44万亿GB或44 ZB。今天，Facebook用户平均每分钟发送3125万条消息，并观看277万个视频。我们见证了照片和视频数据的巨大增长，每分钟最多可将300个小时的视频上传到YouTube。

到2020年，全球智能手机用户将超过61亿，到2025年，全球将有超过500亿智能连接设备，所有这些设备都是用来收集，分析和共享数据的。三分之一的数据将通过互联网上连接的云基础架构传递。使用云中的计算机网络执行计算任务的分布式计算将是真实的。通过更好地整合大数据，医疗行业每年可以节省多达3000亿美元。但是，目前，只有不到0.5％的数据正在使用或分析。企业利用巨大的潜力和机会来成为数字化转型和创新领域的变革者。

数据科学与大数据与数据分析之间有什么区别？

一种。数据科学：数据科学是一个领域，涉及与结构化和非结构化数据的数据清理，准备和分析有关的所有方面。它以巧妙的方式将数学，统计，编程，问题解决和捕获数据结合在一起。数据科学是指以不同的眼光看待事物的能力，以及使用算法对数据进行对齐以提出建议以捕获空白市场和保留现有客户群的建议。它用于诸如Internet搜索，数字广告和搜索推荐之类的行业。

数据科学的应用广泛用于Internet搜索引擎中，以利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。

b。大数据：大数据是指巨大的数据量和速度，而传统应用程序无法对其进行有效处理。大数据的处理始于原始数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，这些数据都不会聚合，并且通常无法存储在单台计算机的内存中。大数据由于其数量和规模而淹没了企业，可用于分析洞察力，从而有助于做出更好的决策和战略业务转移。大数据用于FSI，零售和通信等行业。

金融服务中大数据应用的一个例子–零售银行，信用卡公司，保险公司，风险基金，私人财富管理顾问和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是，基于多个不同系统的海量多结构数据可以用大数据来解决。因此，大数据以多种方式使用，例如合规性，客户，欺诈和运营分析。

C。数据分析：分析（Analytic）一词起源于希腊，直到16世纪末才以“ Anlytikos”的形式出现，意为涉及分析。然后，让我们了解“分析与分析”之间的区别-分析是指始终具有与之关联的数据元素，而分析则与程序有关，而更多地与流程的遵循性有关。因此，Analytics（分析）是使用数据构建模型的科学，该模型可导致更好的决策制定，进而为个人，组织和机构增加价值。

它涉及算法的应用，以得出对特定数据集的见解，例如，遍历几个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。数据分析用于医疗保健，旅行，游戏，能源管理等行业，使组织能够做出更好的决策，以及验证和反证现有的理论或商业模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。

数据分析在医疗保健中的应用–面临成本压力的医院面临的主要挑战是，要尽可能多地治疗患者，同时要牢记护理质量的提高。医疗设备和机器数据越来越多地用于跟踪和优化医院中的患者流量，治疗和设备使用情况。据估计，将有1％的效率提升，在全球医疗保健行业中可节省超过600亿美元。

根据Gartner的说法，–“分析将在未来几年推动重大创新并破坏已建立的业务模型。技术专业人员需要端到端调整其数据和分析架构，以满足各地对分析的需求。此外，组织利用大数据所需的人才也将短缺。”《哈佛商业评测》清楚地强调，21世纪最性感的工作是“数据分析”。

数据分析过程具有一些计划所需的一些关键组件。通过组合这些组件，成功的数据分析计划将为你提供当前，过去和未来趋势的清晰画面。通常，此过程从描述性分析开始。这是描述数据中历史模式的过程。描述性分析旨在回答诸如“发生了什么？”之类的问题，其中涉及对诸如ROI（投资回报率）之类的传统指标的测量。使用的指标将针对特定行业。描述性分析无法做出预测或直接为决策提供依据。它的重点是以有意义和描述性的方式汇总数据。

数据分析的下一个重要部分是“高级分析”。数据科学的这一方面利用高级工具来提取数据，发现趋势并进行预测。这些工具包括机器学习和经典统计-机器学习技术，例如自然语言处理，神经网络，高级分析和情感分析。这些信息提供了来自数据的新见解。先进的分析功能可以回答“如果？”的问题。

机器学习技术的可用性，廉价的计算能力和海量数据集已使这些技术可以在许多行业中使用。

大数据集的收集有助于实现这些数据分析技术。大数据分析使企业能够从各种复杂的数据源中得出有意义的结论，而廉价的计算能力和并行处理技术的进步使之成为可能。

有哪些不同类型的数据分析？

1. 描述性分析：描述已经发生的事情。它可以帮助企业了解事情的发展情况并回答发生了什么问题。这是过去的数据，是被动的。这些技术总结了大型数据集，以向利益相关者描述结果。通过建立KPI（关键绩效指标），这些策略可以帮助跟踪和衡量成功或失败。像ROI这样的指标已在许多垂直行业中使用。开发特定参数以监视特定行业内的性能。该过程需要– a）相关数据集的收集，b）数据处理，c）数据分析，和d）数据可视化。它提供了对过去表演的基本见解。
2. 诊断分析：有助于回答有关事情为何发生的问题的分析？这些技术补充了更基本的描述性分析。他们通过从根本原因分析中进行更深入的挖矿以找出原因，从而从描述性分析中获得发现。对性能指标进行了进一步调查，以发现它们变得更好或更差的原因。它分三个步骤完成：
   1. 识别数据中的异常。指标或特定市场可能会发生意外变化。
   2. 收集与这些异常有关的数据。
   3. 统计技术用于查找解释这些异常的关系和趋势。
3. 预测分析：预测分析将帮助我们回答由于已经发生的事情而在将来可能发生的事情。它们有助于业务预测，未来行为和结果。它是积极主动的。他们使用历史数据来识别和确定事件是否可能再次发生。预测分析工具提供了可能发生的有价值的见解，其技术包括各种机器学习和统计方法，例如–决策树，回归和神经网络。
4. 规范分析：规范分析可帮助企业制定正确的操作方案。他们不仅告诉我们可能发生的事情，而且告诉我们如果采取预防措施，应该怎么做。它是积极主动的。通过使用来自预测分析的见解，可以做出数据驱动的决策。这使企业能够在不确定情况下做出明智的决策。规范分析技术依赖于基于机器学习的策略，该策略可以在大型数据中心化找到模式。通过分析过去的事件和决策，可以估计采取预防措施的不同结果的可能性。

为什么数据分析对业务很重要？

数据分析技术的最早采用者之一是金融服务部门。数据分析在金融和银行业中发挥巨大作用，以访问风险并预测市场趋势。信用评级是影响每个人的数据分析示例之一。这些评级使用许多数据点来确定贷款风险。它还可用于预防和检测欺诈，降低风险并提高金融机构的效率。

数据分析的使用超出了ROI并实现了利润最大化。数据分析在医疗保健（健康信息学）中的使用已经广泛。预测患者结果并采取预防措施，改善诊断技术，是数据分析如何彻底改变医疗行业的一些例子。此外，制药行业也正在通过机器学习进行变革。药物发现是一项具有许多变量的复杂任务。机器学习可以显着改善药物发现。制药公司还使用数据分析来了解药品市场并预测其销售额。

物联网（IoT）是另一个大领域，正在通过连接的设备进行机器学习的同时蓬勃发展。这些设备为数据分析提供了巨大的潜力。物联网设备包含传感器，这些传感器会收集有意义的数据以进行操作。诸如“智能灯”之类的设备将有助于高效的交通和能源管理。这样的智能设备可以使用数据从事件中学习并预测流量模式。这将实现高级自动化，实现无缝的流量管理，并防止在高峰时段因高密度流量而导致事故。

总而言之，数据分析提供了企业有效而有效的决策所需的见解。结合使用Data Analytics，它们可以对公司的需求和机会有充分的了解。数据分析的应用非常广泛。大数据分析可以优化不同行业垂直领域的效率。绩效的提高使企业能够在不断发展的竞争环境中取得成功，并在许多领域都取得了成功。环境保护和预防犯罪是数据分析的一些应用。数据分析的应用程序现在看起来无止境。每天都在收集越来越多的数据，这为应用数据以及改善社会和整个世界带来了新的机遇。

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编译者/作者：不详

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