對市場和客戶的了解是商業(yè)成功的關(guān)鍵。但收集這些信息一直是個(gè)挑戰(zhàn)。在今天的數(shù)字時(shí)代，你需要一個(gè)數(shù)據(jù)分析解決方案，它集成了一流的分析和數(shù)據(jù)管理功能，這樣你就可以快速和輕松地訪問數(shù)據(jù)，并分析你需要的信息--在你需要的時(shí)候和地點(diǎn)。

1.預(yù)測性數(shù)據(jù)分析

預(yù)測性分析可能是最常用的數(shù)據(jù)分析類別。公司使用預(yù)測性分析來確定趨勢、相關(guān)性和因果關(guān)系。這個(gè)類別可以進(jìn)一步細(xì)分為預(yù)測建模和統(tǒng)計(jì)建模，但要注意的是，這兩個(gè)類別是不可分割的。

2.規(guī)定性數(shù)據(jù)分析

規(guī)定性分析是指人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于預(yù)測結(jié)果并確定采取什么行動。這一類別的分析可以進(jìn)一步分為優(yōu)化和隨機(jī)測試。利用ML的進(jìn)步，規(guī)范性分析可以幫助回答諸如 "如果我們嘗試這樣做會怎樣"。和 "什么是最佳行動方案?"。它可以測試適當(dāng)?shù)淖兞?，甚至建議更有可能導(dǎo)致積極結(jié)果的新變量。

3.診斷性數(shù)據(jù)分析

雖然不像預(yù)測未來那樣令人興奮，但分析過去的數(shù)據(jù)可以在管理企業(yè)方面發(fā)揮重要作用。診斷性數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的審查，以了解已經(jīng)發(fā)生的事情的因果關(guān)系或?yàn)槭裁窗l(fā)生。經(jīng)常使用的技術(shù)有：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)開采和關(guān)聯(lián)性。

4.描述性數(shù)據(jù)分析

描述性分析是報(bào)告的支柱：沒有它，商業(yè)智能(BI)工具和儀表盤就無法使用。它回答了 "多少、何時(shí)、何地和什么 "等關(guān)鍵問題。

描述性分析可以分為兩類：臨時(shí)報(bào)告和預(yù)制報(bào)告。預(yù)制報(bào)告是事先準(zhǔn)備好的報(bào)告，提供關(guān)于一個(gè)特定主題的信息。這方面的一個(gè)例子是由廣告公司或廣告團(tuán)隊(duì)發(fā)送的月度報(bào)告，詳細(xì)說明了近期廣告工作的表現(xiàn)。相比之下，臨時(shí)報(bào)告是由用戶創(chuàng)建的，通常是沒有計(jì)劃的。它們是為了回答一個(gè)具體的業(yè)務(wù)問題而創(chuàng)建的。這些報(bào)告對于獲得關(guān)于特定查詢的更詳細(xì)的信息很有用。

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