什么是数据解析？

数据解析是一门专注于从数据中获取洞察力的学科。它包含数据分析（data analysis）和管理的流程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据解析的主要目的是在数据上应用统计分析和技术，以发现趋势和解决问题。数据解析作为分析和塑造业务流程、改进决策和业务成果的一种手段，在企业中的重要性日益增加。

数据解析利用一系列学科（包括计算机编程、数学和统计学）对数据进行分析，以努力描述、预测和提高绩效。为确保分析的稳健性，数据解析团队会利用一系列数据管理技术，包括数据挖掘、数据清理、数据转换、数据建模等。

数据解析的四种类型是什么？

解析大致分为四种类型：描述性解析，试图描述特定时间内发生的事情；诊断性解析，评估事情发生的原因；预测性解析，确定未来发生事情的可能性；规范性解析，提供实现预期结果的建议行动。

更具体地说，描述性解析使用多种来源的历史和当前数据，通过识别趋势和模式来描述当前状态或特定的历史状态。在商业解析中，这属于商业智能（BI）的范畴。诊断性解析使用数据（通常通过描述性解析生成）来发现过去绩效的因素或原因。预测解析将统计建模、预测和机器学习（ML）等技术应用到描述性解析和诊断性解析的输出中，对未来结果进行预测。预测性解析通常被视为“高级解析”的一种，经常依赖于 ML 和/或深度学习。而规范性解析也是高级解析的一种，涉及应用测试和其他技术来推荐可实现预期结果的具体解决方案。在业务中，规范性解析使用 ML、业务规则和算法。

数据解析方法和技术

数据解析师使用多种方法和技术来分析数据。根据 CareerFoundry 的执行编辑 Emily Stevens 的说法，最常用的方法包括以下七种：

回归分析：一套统计过程，用于估计变量之间的关系，以确定一个或多个变量的变化会如何影响另一个变量--例如，社交媒体支出会如何影响销售额。

Monte Carlo模拟：一种常用于风险分析的数学技术，依靠重复随机抽样来确定由于输入的不确定性而无法轻易预测的事件的各种结果的概率。

因子分析：一种统计方法，用于将海量数据集缩小到更小、更易于管理的数据集，以发现隐藏的模式，例如，用于分析客户忠诚度。

队列分析：将数据集分成具有共同特征的群体或队列进行分析的一种分析形式。例如，用于了解客户群。

聚类分析：一种统计方法，将项目分类并组织成称为聚类的组，以揭示数据结构。例如，保险公司可能会使用聚类分析来调查为什么某些地点与特定的保险理赔有关。

时间序列分析：一种统计技术，通过分析设定时间段或时间间隔内的数据来识别随时间变化的趋势，如每周销售数字或每季度销售预测。

情感分析：一种使用自然语言处理、文本分析、计算语言学和其他工具来了解数据中表达的情感的技术，例如根据客户论坛中的回复来了解客户对品牌或产品的感受。

前六种方法旨在分析定量数据（可测量的数据），而情感分析则是通过将所有数据整理成主题，对定性数据进行解释和分类。

数据分析工具

数据分析师使用一系列工具来帮助他们从数据中获得洞察力。其中最受欢迎的包括

Apache Spark：处理大数据和创建集群计算引擎的开源数据科学平台

Domo Analytics：商业智能 SaaS 平台，用于收集和转换数据

Excel：微软的电子表格软件，用于数学分析和表格报告

Klipfolio 基于云的网络应用程序，用于自助式商业智能和报告

Looker：谷歌的数据解析和 BI 平台、谷歌数据分析和商业智能平台

Power BI：微软的数据可视化和分析工具，用于创建和发布报告和仪表盘

Python 数据科学家中流行的开源编程语言，用于提取、汇总和可视化数据

Qlik 用于探索数据和创建数据可视化的工具套件

QuickSight 亚马逊提供的解析服务，旨在与云数据源集成

R：用于统计分析和图形建模的开源数据解析工具

RapidMiner：包括可视化工作流设计器的数据科学平台

SAP 解析云：基于云的解析和规划解决方案

SAS：用于商业智能和数据挖掘的解析平台

Sisense 流行的自助式商业智能平台

Tableau：来自 Salesforce 的数据分析软件，用于创建数据仪表盘和可视化效果

Talend 数据工程师、数据架构师、分析师和开发人员使用的 ETL 工具

Zoho Analytics：自助式商业智能和数据解析平台