数据分析过程主要3种方法（数据分析中最有用的方法和技术是什么）

数据科学家都会使用多种方法和技术将原始数据转化为可操作的见解，并帮助企业做出明智的决策并实现其目标。在这里，我们将看到最常用的数据分析 技术是什么以及何时应该使用它们。

大数据

随着数字化转型，管理数据和分析数据已成为许多业务活动的核心。公司正在聘请越来越多的数据专家来清理、转换和建模数据，以从中获取最可靠的见解。所有这些过程都包括各种方法和技术，可以根据需要分析的数据类型进行选择。

一个公司或一个组织收集的所有数据都被命名为“大数据”并非巧合。数据专家实际上面临着非常大量的数据，他们的工作是清理这些数据，并将其分类为不同的类型，以便他们知道以后如何分析它们。

定量数据是任何可衡量的数据，它可以是具体的数量和数字，也可以是销售数据、电子邮件点击率、您网站上的访问者数量或任何类型的百分比和收入增长。

数据分析

定性数据无法测量，因此更主观，由非结构化数据组成。这包括任何类型的文本，例如针对调查问题留下的评论，还包括口头演讲、采访的书面记录。定性数据还包括图像、照片和视频以及社交媒体帖子或任何类型的产品评论。

识别您的数据是定量的还是定性的将是选择您将使用的分析方法的重要因素，因此请确保您充分理解这两个原则。

数据分析方法的选择取决于您拥有的数据类型以及您希望使用它实现的目标。

资料来源：不飞溅

如果您有两个变量并想了解一个变量如何影响另一个变量，您可能需要使用回归分析。这种分析对于做出预测和预测未来趋势特别有用。对于电子商务网站来说，衡量社交媒体活动对销售的影响将是回归分析的一个很好的例子。

数据清洗

聚类分析旨在通过识别看起来彼此相似的不同数据点来识别数据集中的结构。这有助于数据专家了解数据是如何分布到给定数据集中的。

时间序列分析是一种统计方法，有助于识别一段时间内的趋势和周期。趋势是在很长一段时间内稳定增加或减少。季节性显示了由于季节性因素导致的数据的可预测变化，例如在炎热的夏季冰淇淋销售高峰。周期性模式显示出不可预测的波动，这些波动与季节性无关，而是经济或行业相关条件影响的结果。

蒙特卡罗模拟是一种自动化技术，用于计算可能的结果及其概率。数据分析师使用蒙特卡洛方法来预测未来可能发生的事情并做出相应的决策。例如，他们可以确定一家公司如果雇佣一定数量的销售人员并以一定的薪水雇佣 5 名新员工，可以赚多少钱。

当您拥有大型数据集时，将具有相似性的数据分组有时是更清晰地了解可用数据的好方法。在这方面，因子分析用于通过发现它们之间的相关性并将它们分组在一起来将大量变量减少为较少数量的因子。这种方法特别有用，不仅因为它可以压缩大型数据集，还因为它允许更易于管理的样本并有助于发现隐藏的模式。

队列分析类似于因子分析，但与人类相似……其原理在于根据共享方面对用户进行分组，以便更好地监控和了解他们的行为。这使您可以衡量通常无法以数字衡量的方面，例如幸福感或客户忠诚度和满意度。细粒度的情绪分析将有助于关注观点积极性（正面、负面、中性）。您还可以使用情绪检测模型来识别与幸福、愤怒、沮丧和兴奋等情绪相关的词语或面部表情。这将使您深入了解客户对您的感受。