了解資料分析：初學者指南

資料可用來講述故事之前，必須經過一個使其可供使用的流程。探索資料分析在決策中的角色。

什麼是資料分析？

資料分析是收集資料、清理資料並建立資料模型以展現有意義深入解析的流程。然後，這些資料被製成支援策略決策流程的報告。

資料分析有許多不同類型。每種類型都可用於回答不同的問題。

描述型分析是指分析歷史資料以了解趨勢和模式的流程。例如，成功或未能實現投資報酬率等關鍵效能指標。

描述型分析的例子是生成報告以提供組織的銷售和財務資料概觀，以及過去活動成果有價值的深入解析。

預測型分析使用歷史資料來幫助預測未來可能發生的事情，例如識別資料中過去的趨勢以確定它們是否可能再次發生。

方法涵蓋一系列的統計和機器學習技術，包括神經網路、決策樹和迴歸分析。

診斷分析透過查看性能指標來協助回答關於導致事件原因的問題。診斷型分析技術用來補充基本描述型分析。

通常，診斷型分析包含發現資料中的異常情況 (例如計量的意外變化)、收集與異常的相關資料，以及使用統計技術來識別可能的解釋。

認知型分析是一種超越傳統方法的複雜資料分析形式。這種方法使用機器學習和自然語言處理，以類似於人類思維流程的方式來理解、推理和學習資料。

認知型分析的目標是模擬類似人類的思維，以提供更深入的見解、識別模式並做出預測。

規範型分析有助於回答後續步驟的需求，以達到特定目標或指標的問題。透過使用規範型分析的深入解析，組織可以在面對不確定狀態時做出資料驅動的決策。

執行規範型分析的資料分析師通常依靠機器學習來尋找大型語意模型中的模式，並估計各種結果的可能性。

文字分析是一種教電腦理解人類語言的方法。它使用演算法和其他相關技術從大量文字資料中擷取資訊，例如社交媒體貼文或客戶預覽。

文字分析可幫助資料分析師理解人們說的內容，尋找模式，並提供可用於商業、行銷和研究等領域的深入解析，協助做出更好決策。

編譯和詮釋資料以供決策使用，這是複雜的流程也需要系統性的方法。以下是資料分析師採用的步驟：

1. 定義最終目標。

明確定義分析的目的。您想回答哪些具體問題？您想解決哪些問題？確定核心的目標。這將會引導整個流程。
2. 收集和整併資料。

使用資料分析軟體收集所有相關來源資料。確保資料具有代表性，並且具體涵蓋您要分析的所有資料。
3. 選擇分析的方法。

調查各種資料分析方法，並選擇最符合目標的技術。許多免費的資料分析軟體解決方案都提供內建的演算法和方法，有助於這個選擇的流程。
4. 清理資料。

使用資料分析軟體中內建的清理功能，仔細檢查資料中錯誤、缺漏數值或不一致的情況。清理資料以確保分析的準確性和可靠性，這是資料分析的重要部分。
5. 發掘有價值的深入解析。

深入研究資料，以發掘模式、趨勢和關係。使用與目標一致的統計方法、機器學習演算法或其他分析技術。這個步驟將未經處理資料轉換為有價值的深入解析。
6. 詮釋和視覺化分析結果。

檢查分析結果以了解其含義。將這些發現與初始的目標連結起來。然後，利用免費資料分析軟體中的視覺效果工具，以更易於理解的格式展示您的深入解析。
7. 以做出明智的決策。

利用分析中獲得的深入解析來為後續步驟提供資訊。思考利用這些發現來改善流程、優化策略或提高整體效能。

透過採用這些步驟，分析師可以有系統地處理大量資料，分解資料複雜性並確保結果能做為決策者可採取的動作。

資料分析非常重要，因為它可以幫助商務決策者理解在資料驅動世界中收集的資訊。想像一下，您有一大堆拼圖碎片 (資料)，而您想看到拼出的大圖片 (深入解析)。資料分析就像把這些拼圖拼在一起，將資料轉化為知識，以展現重要的成果。
無論您是試圖理解客戶偏好的商業決策者，還是研究趨勢的科學家，資料分析都是幫助我們了解世界，並做出明智選擇的重要工具。