大数据分析类型有哪些

　　大数据分析类型有哪些?大数据分析是成功开展业务的重要组成部分。有效地使用数据，可以更好地理解企业的先前绩效，并为未来的活动做出更好的决策。在公司运营的各个级别，可以采用多种方式利用数据。
 

　　所有行业都使用四种类型的大数据分析。虽然我们将这些类别分为几类，但它们都链接在一起并相互构建。随着您从最简单的分析类型转变为更复杂的分析方法，难度和所需资源也随之增加。同时，增加的洞察力和价值水平也在增加。
 

　　大数据分析的四种类型是：

　　1)描述性分析

　　2)诊断分析

　　3)预测分析

　　4)规范分析
 

　　下面，我们将介绍每种类型，并举例说明如何在业务中使用它们。
 

　　描述性分析
 

　　第一类大数据分析是描述性分析。它是所有数据洞察力的基础。它是当今业务中最简单，最常见的数据使用方式。描述性分析通过总结过去的数据(通常以仪表盘的形式)来回答“发生了什么”。
 

　　描述性分析在业务中的最大用途是跟踪关键绩效指标(KPI)。KPI根据所选基准描述企业的绩效。
 

　　描述性分析的业务应用包括：

　　1)KPI仪表板

　　2)月收入报告

　　3)销售线索概述

　　4)诊断分析
 

　　在问了“发生了什么”这一主要问题之后，下一步就是更深入地探讨为什么会发生?这就是诊断分析的用武之地。
 

　　诊断分析将从描述性分析中找到见解，并深入分析以找出导致这些结果的原因。组织利用这种类型的分析，因为它在数据之间建立了更多的联系并确定了行为模式。
 

　　诊断分析的一个关键方面是创建详细信息。当出现新问题时，您可能已经收集了与该问题有关的某些数据。通过已有数据供您使用，它结束了重复工作并使所有问题相互联系的麻烦。
 

　　诊断分析的业务应用包括：

　　一家货运公司正在调查某个地区发货缓慢的原因

　　SaaS公司深入研究以确定哪些营销活动增加了试验
 

　　预测分析
 

　　预测分析试图回答“可能发生什么”问题。这种类型的分析利用以前的数据对未来的结果进行预测。
 

　　这种类型的分析是描述性和诊断性分析的又一个进步。预测分析使用我们汇总的数据对事件的结果进行逻辑预测。这种分析依赖于统计建模，这需要更多的技术和人力来进行预测。同样重要的是要了解预测只是一种估计;预测的准确性取决于质量和详细的数据。
 

　　尽管描述性和诊断性分析是业务中的常见做法，但是预测性分析是许多组织开始出现困难迹象的地方。一些公司没有人力在他们想要的每个地方执行预测分析。其他人还不愿意投资于每个部门的分析团队，或者不准备教育当前的团队。
 

　　预测分析的业务应用包括：
 

　　风险评估

　　销售预测

　　使用客户细分确定哪些线索最有可能转化

　　客户成功团队中的预测分析
 

　　规范分析
 

　　最终的大数据分析类型是最受追捧的，但是很少有组织真正具备执行此分析的能力。规范分析是大数据分析的前沿，它结合了以前所有分析的见识，从而确定了解决当前问题或决策的行动方案。
 

　　规范分析利用了最先进的技术和数据实践。这是一项巨大的组织承诺，公司必须确保他们准备好并且愿意付出努力和资源。
 

　　人工智能(AI)是规范分析的完美示例。AI系统消耗大量数据，以不断学习和使用此信息来做出明智的决策。精心设计的AI系统能够传达这些决策，甚至将这些决策付诸实践。业务流程可以每天执行和优化，而无需人工做任何事情。
 

　　当前，大多数大数据驱动的公司(Apple，Facebook，Netflix等)都在使用规范性分析和AI来改善决策。对于其他组织，向预测性和规范性分析的转变可能是无法克服的。随着技术的不断进步和对数据专业人才的培养，我们将看到越来越多的公司进入数据驱动领域。
 

　　结论
 

　　如我们所显示的，这些类型的大数据分析中的每一种都是相互联系的，并且在一定程度上相互依赖。它们各自具有不同的目的并提供不同的见解。从描述性分析过渡到预测性和规范性分析需要更多的技术能力，但也可以为您的组织带来更多的洞察力。