數據科學家都會使用多種方法和技術将原始數據轉化為可操作的見解，并幫助企業做出明智的決策并實現其目标。在這裡，我們将看到最常用的數據分析 技術是什麼以及何時應該使用它們。

大數據

随着數字化轉型，管理數據和分析數據已成為許多業務活動的核心。公司正在聘請越來越多的數據專家來清理、轉換和建模數據，以從中獲取最可靠的見解。所有這些過程都包括各種方法和技術，可以根據需要分析的數據類型進行選擇。

一個公司或一個組織收集的所有數據都被命名為“大數據”并非巧合。數據專家實際上面臨着非常大量的數據，他們的工作是清理這些數據，并将其分類為不同的類型，以便他們知道以後如何分析它們。

定量數據是任何可衡量的數據，它可以是具體的數量和數字，也可以是銷售數據、電子郵件點擊率、您網站上的訪問者數量或任何類型的百分比和收入增長。

數據分析

定性數據無法測量，因此更主觀，由非結構化數據組成。這包括任何類型的文本，例如針對調查問題留下的評論，還包括口頭演講、采訪的書面記錄。定性數據還包括圖像、照片和視頻以及社交媒體帖子或任何類型的産品評論。

識别您的數據是定量的還是定性的将是選擇您将使用的分析方法的重要因素，因此請确保您充分理解這兩個原則。

數據分析方法的選擇取決于您擁有的數據類型以及您希望使用它實現的目标。

資料來源：不飛濺

如果您有兩個變量并想了解一個變量如何影響另一個變量，您可能需要使用回歸分析。這種分析對于做出預測和預測未來趨勢特别有用。對于電子商務網站來說，衡量社交媒體活動對銷售的影響将是回歸分析的一個很好的例子。

數據清洗

聚類分析旨在通過識别看起來彼此相似的不同數據點來識别數據集中的結構。這有助于數據專家了解數據是如何分布到給定數據集中的。

時間序列分析是一種統計方法，有助于識别一段時間内的趨勢和周期。趨勢是在很長一段時間内穩定增加或減少。季節性顯示了由于季節性因素導緻的數據的可預測變化，例如在炎熱的夏季冰淇淋銷售高峰。周期性模式顯示出不可預測的波動，這些波動與季節性無關，而是經濟或行業相關條件影響的結果。

蒙特卡羅模拟是一種自動化技術，用于計算可能的結果及其概率。數據分析師使用蒙特卡洛方法來預測未來可能發生的事情并做出相應的決策。例如，他們可以确定一家公司如果雇傭一定數量的銷售人員并以一定的薪水雇傭 5 名新員工，可以賺多少錢。

當您擁有大型數據集時，将具有相似性的數據分組有時是更清晰地了解可用數據的好方法。在這方面，因子分析用于通過發現它們之間的相關性并将它們分組在一起來将大量變量減少為較少數量的因子。這種方法特别有用，不僅因為它可以壓縮大型數據集，還因為它允許更易于管理的樣本并有助于發現隐藏的模式。

隊列分析類似于因子分析，但與人類相似……其原理在于根據共享方面對用戶進行分組，以便更好地監控和了解他們的行為。這使您可以衡量通常無法以數字衡量的方面，例如幸福感或客戶忠誠度和滿意度。細粒度的情緒分析将有助于關注觀點積極性（正面、負面、中性）。您還可以使用情緒檢測模型來識别與幸福、憤怒、沮喪和興奮等情緒相關的詞語或面部表情。這将使您深入了解客戶對您的感受。

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