数据分析科学概述
数据科学和数据分析是当今数据驱动世界中最常用的两个术语。企业如何使用大数据制定关键业务决策对于企业未来的成功至关重要。数据被收集成原始形式并根据公司的要求进行处理，然后将这些数据用于决策目的。此过程可帮助企业发展和扩大其在市场中的运营。数据或信息通常为原始格式。数据量的增加导致需要进行检查，数据清理，数据转换以及数据建模以从数据中获得洞察力，以便得出结论以做出更好的决策。数据挖掘是一种流行的数据分析方法，用于执行数据建模以及针对预测目的的情报收集。商业智能操作提供了各种依赖于数据聚合的数据分析功能。在统计应用程序中，业务分析分为探索性数据分析（EDA）和确认性数据分析（CDA）。EDA着重于发现数据中的新元素，而CDA着重于确认或伪造现有假设。Predictive Analytics通过关注统计或结构模型来进行预测或分类。数据分析使用四种类型的技术-描述性，预测性，诊断性和描述性分析。在描述性分析中，我们分析和描述数据的特征。它处理信息汇总。在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式呈现我们的数据。在企业中，描述性分析用于确定关键绩效指标（KPI）以评估企业的绩效。在预测分析的帮助下，我们确定了潜在的未来结果。在对历史数据进行分析的基础上，我们开发了有效的模型来预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测。批判性地考虑数据的性质并深入理解描述性分析非常重要。为了找到数据中的问题，我们需要找到可能导致模型性能不佳的异常模式。通过诊断分析，我们能够诊断通过大数据显示的各种问题。企业使用此技术来减少损失并优化性能。规范性分析结合了描述性，预测性和诊断性分析技术的见解。它是数据分析的最终领域。规范分析大量使用人工智能，以便于公司做出谨慎的业务决策。

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