数据分析相当广泛，但一般可分为定性分析和定量分析，定性和定量分析通常结合进行。从大的层面来说，可以分为宏观分析和微观分析。宏观分析，比如对某个行业的分析，微观分析是对某个主题非常具体的分析，比如消费者行为分析、会员分析。数据分析在企业中的主要作用是支持和指导业务发展。合格的数据分析师Q I I @支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。
数据分析应用场景
1.未来预测：通过对历史数据建模，分析师可以预测数据的未来趋势，进而制定合理的应对计划。例如，对于生产企业来说，可以根据历史市场数据建立市场需求预测模型，根据未来市场来估算各种产品的需Z Q _ b j Q 2求，从而确定各种产品的产量。
2.个性化推荐：基于用户的历史行为，挖掘用户兴趣点，为用户完成U 7 : ) D \ ; X个性化推荐。例如，对于电子商城，根据用户的浏览记录、4 s ] J C A g `购买记录等历史行为数据，可以分析出用户可能感兴趣的产品，并将这些产品推荐给z 9 J T F : : x用户，节省了用户搜索产品所花费的时间，增加了产品的销量。
3.历史分析：通过对历史数据(如季度销X G w O , } 2 w量、产品平均售价s ~ 8等)的统计分析。分析师可以有效地掌握过去一段时间的全部数据，进而W t !做出更有利的决策。例m D N t F e i如，对于一家超市，可以统计分4 i m 0 0 r -析过去一K Y E ( W Y o G r个月不同促销活动下的各种产品的销售数据(比如哪些产品更受哪些客户的欢迎)，从而制定出增加利润的销售计划。
4.影响分析：一个结果通常是由大量的因素决定的，但有些因素的作用较小，有些因素的作用较大。通过对关键因素的分析，我们可以挖掘出那些重要的影响因素，并从重要的因素入手，有效地提_ g . = a j z F X高最终的结果。比如酒店管理者可以根据用户在酒店点餐网站上的评论和评分，分析影响酒店评价的关键因素，利用关键因素(如丰富的早餐、干净B ? 6 ] I A的房间、便利的交通等)改善酒店管理。从而进一步提高用户满意度，增加客户。
数据预处理
1.数据整理：数据整理是指将数据整理成数据建模所需的形式。例如，在构建房价预测模型时，通常需要去除无用的数据项(B = ^ =如房屋的身份证号)，将用于预测目标值的特征(w # o b如房屋的年龄和朝向)与目标变量(房价)分开。
2.数据清理：数据清理是指发现和处理@ q R P s z e数据中的质量问题，如数据缺失和异常。比如用户填写问卷时，没有填写“~ H T n a u Q Q S年龄”一栏的信息，那么对于用户填写的这个数据，年龄就是缺失值；异常是指虽然有值v z s，但值明显偏离正常值范围。例如，在针对18-30岁成年人的问卷中，用户在0 ? ! y L W j `填写问卷时错误地将年龄填写为2。含有缺失或异常值的数据必须妥善处理，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。
数据分析/挖掘：数据挖掘是从大量数据中挖掘隐藏的、以前未知的、有潜在价值的关系、模式和趋势，并利用这些知识和规则建立决策支持模型，提供预测性决策支持的方5 ! N M法、工具和过程。
数据可视化/反馈：数据可视化是指将数据的统计分析和建模结果以图形化U ^ ?的方式展现出来，直观| ; d & P ` k地展示数据模型的数据特征和性能。可视化形式包括数字图、饼图、条形图、折线图、散点图、热图、气泡图等。
数据统计与建模L 8 I . 0 W Y：数据统计是指计算数据的均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特征，完成对已知数据的解释。建模是根据已有数据建立模型，对未来9 } y G H e数据进行预测和分类，解决实际应用问题。租\ x % 2 O Q 6用服务器可咨询梦飞云idc了解。
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