什么是數據分析(Data Analytics)？
數據分析是指對大量原始或無組織的數據進行審查，以從數據中得出結論的過程。它在商業中經常被用來制定行動計劃或識別商業模式和趨勢，幫助公司更好地了解客戶行為。它也被經濟學家和學術界所使用許多學科的專業人士可以...
數據分析是指對大量原始或無組織的數據進行審查，以從數據中得出結論的過程。它在商業中經常被用來制定行動計劃或識別商業模式和趨勢，幫助公司更好地了解客戶行為。它也被經濟學家和學術界所使用許多學科的專業人士可以幫助制定、支持或反駁理論。
結構化良好的數據倉庫可以在以后挖掘并獲得有價值的見解在許多情況下，需要收集大量的數據進行研究。例如，成百上千的科學家可能會通過一項無組織的人口調查獲得大量的數據，以尋求治愈癌癥的大量數據，甚至上千上百萬的病人。在商業上，數據也可以以銷售數據、客戶收據等形式收集，交易或其他類型的信息。
在數據分析中，企業或公司的數據被收集和分析，以建立關于模式和趨勢的結論所有這些數據都提供了信息，可能包含有助于塑造和管理行為的模式和趨勢。然而，要使用這些信息，必須對數據進行組織、分析和理解。數據分析指的是組織和分析所有這些數據的過程正如數據有許多不同的類型和來源一樣，有許多不同的分析方法。一些數據必須手工組織和手工編碼。其他大型信息數據庫可以通過使用專門的計算機程序進行篩選，從而使數據分析過程簡化和簡單數據分析的過程和過程不僅取決于數據的組織方式，還取決于一個人在尋找什么。例如，經濟學家可以通過數據來尋找解釋行為的購買或消費模式，企業可以通過數據來識別客戶供應鏈中的弱點或某個員工的問題。每個企業通常都是這樣開發自己的數據分析方法，使其能夠解決給定公司的問題。例如，健康保險公司，可能有一個數百萬賠款的數據庫。負責數據分析的員工將負責生成和運行算法，以檢測潛在的異常情況。因此，可以運行計算機程序和算法，以確定哪些領域可能已經支付了虛假的索賠，應進行調查。
結構化良好的數據倉庫可以在以后挖掘并獲得有價值的見解在許多情況下，需要收集大量的數據進行研究。例如，成百上千的科學家可能會通過一項無組織的人口調查獲得大量的數據，以尋求治愈癌癥的大量數據，甚至上千上百萬的病人。在商業上，數據也可以以銷售數據、客戶收據等形式收集，交易或其他類型的信息。在數據分析中，企業或公司的數據被收集和分析，以建立關于模式和趨勢的結論所有這些數據都提供了信息，可能包含有助于塑造和管理行為的模式和趨勢。然而，要使用這些信息，必須對數據進行組織、分析和理解。數據分析指的是組織和分析所有這些數據的過程正如數據有許多不同的類型和來源一樣，有許多不同的分析方法。一些數據必須手工組織和手工編碼。其他大型信息數據庫可以通過使用專門的計算機程序進行篩選，從而使數據分析過程簡化和簡單數據分析的過程和過程不僅取決于數據的組織方式，還取決于一個人在尋找什么。例如，經濟學家可以通過數據來尋找解釋行為的購買或消費模式，企業可以通過數據來識別客戶供應鏈中的弱點或某個員工的問題。每個企業通常都是這樣開發自己的數據分析方法，使其能夠解決給定公司的問題。例如，健康保險公司，可能有一個數百萬賠款的數據庫。負責數據分析的員工將負責生成和運行算法，以檢測潛在的異常情況。因此，可以運行計算機程序和算法，以確定哪些領域可能已經支付了虛假的索賠，應進行調查。
- 發表于 2020-08-14 11:52
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- 分類：業務辦理
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