CPDA數據分析師學習

雖然可以使用許多類型的數據分析，以下是最知名的5種方法:

1. 統計分析

統計分析分析一組數據或數據樣本，并解釋過去的數據。它是通過收集、分析、解釋、展示和對過去數據建模來完成的。統計分析的兩個子類是描述分析和推斷分析。

描述性分析分析和總結數據集的特征，以确定正在發生什麼。

推論分析不同于描述性分析，因為它允許分析人員檢驗一個假設，并評估樣本數據是否可以推廣到一般人群。換句話說，推理分析允許人們通過測試一個較小的樣本而不是整個總體，從數據中做出預測或推斷。

例如，在會計中，審計師經常使用推斷分析來确定客戶财務報表中出現重大錯報的風險。審計人員從客戶端獲取數據樣本，然後确定樣本的結果是否适用于整個總體。在這種情況下，審核員需要在分析樣本之前删除任何高價值項目或非經常性項目(這一過程稱為分層)，以減少抽樣錯誤的風險。

2. 診斷分析

診斷分析的主要目的是确定任何統計分析後發現的結果的根本原因。診斷分析非常有用，因為它有助于識别數據中的任何模式。當業務流程中出現新問題時，可以使用診斷分析來找到類似的模式。

3.文本分析(數據挖掘)

文本分析也被稱為數據挖掘，是一種最流行的數據分析方法，用于利用數據庫或數據挖掘工具在大型數據集中發現模式。文本分析主要用于将原始數據轉換為業務信息，具體來說，是在檢查數據後派生模式，以便更好地利用數據。

4. 預測分析

預測分析用于根據先前的數據預測可能發生的事情。它可以預測未來的結果;然而，需要注意的是，這隻是一個估計。可能還需要考慮其他因素，例如工業趨勢或經濟或整個社會的宏觀經濟發展。

5. 規範的分析

規範性分析是商業分析的最後階段，包括描述性分析和預測性分析。它的目的是結合前面分析的見解，以确定應該采取哪些行動來解決當前的問題或作出決定。使用它是因為預測分析和描述性分析往往不足以提高數據性能。

雖然規範性分析可以幫助數據分析師防止欺詐、限制風險、提高效率，并滿足業務目标，但它不是萬無一失的。隻有當涉及到的組織知道要問哪些問題以及如何在整個分析過程中回答這些問題時，它才是有效的。

規範性分析利用了最先進的技術和數據實踐，因此，是一個巨大的組織承諾。因此，公司需要确保他們已經準備好并有能力承擔大量的人力和财力資源。

CPDA認為人工智能(AI)是規範性分析的一個例子，因為AI系統使用大量數據進行持續學習，并利用這些信息做出明智的決定。高質量的人工智能系統能夠傳達決策并将其付諸行動。使用人工智能可以每天執行和優化業務流程，而不需要任何人工操作。

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