LOADING...
LOADING...
LOADING...
當前位置: 玩幣族首頁 > 幣圈百科 > 什么是數據分析及其重要性?

什么是數據分析及其重要性?

2019-12-08 不詳 來源:區塊鏈網絡

什么是數據分析及其重要性?

數據分析的歷史和演變:“大數據”的概念已經存在了數十年。現在,許多組織都知道,如果他們捕獲流入其業務的所有數據集,則可以應用分析來從數據中獲得重要的見識和價值。即使在1950年代,也就是幾十年前甚至還沒有人說出“大數據”一詞的時候,企業仍在使用分析技術,尤其是excel表格中的數字,這些數字經過人工分析以獲取洞察力和趨勢。兩家公司將這些信息用于未來的決策。鑒于今天,企業可以識別出立即采取行動的見解,因為大數據分析帶來的新好處是效率和速度。更快地工作和敏捷的能力使組織在市場上具有以前沒有的競爭優勢。

大數據無處不在,不是時尚。實際上,它正以驚人的速度快速增長。我們正處于一場革命的開端,它將觸及地球上的每項業務和生活。事實是,如果公司不認真對待并認為他們可以選擇忽略大數據的概念,那么它們一定會被稱為“大數據”的壓路機壓倒。讓我們理解為什么,根據福布斯市場研究?

數據是下一個石油和水。數據量呈爆炸式增長。到2020年,地球上每個人每秒將創建1.7兆字節的新信息。因此,我們增持的數字數據總量將從4.4 ZB增長到44萬億GB或44 ZB。今天,Facebook用戶平均每分鐘發送3125萬條消息,并觀看277萬個視頻。我們見證了照片和視頻數據的巨大增長,每分鐘最多可將300個小時的視頻上傳到YouTube。

推薦閱讀
1

一枚比特幣100,000美元。阿門。

13 次閱讀
2

ASIC標記包括Fibonetix在內的三家不受監管的外匯公司

3 次閱讀
前一篇 1的9,115

到2020年,全球智能手機用戶將超過61億,到2025年,全球將有超過500億智能連接設備,所有這些設備都是用來收集,分析和共享數據的。三分之一的數據將通過互聯網上連接的云基礎架構傳遞。使用云中的計算機網絡執行計算任務的分布式計算將是真實的。通過更好地整合大數據,醫療行業每年可以節省多達3000億美元。但是,目前,只有不到0.5%的數據正在使用或分析。企業利用巨大的潛力和機會來成為數字化轉型和創新領域的變革者。

數據科學與大數據與數據分析之間有什么區別?

一種。數據科學:數據科學是一個領域,涉及與結構化和非結構化數據的數據清理,準備和分析有關的所有方面。它以巧妙的方式將數學,統計,編程,問題解決和捕獲數據結合在一起。數據科學是指以不同的眼光看待事物的能力,以及使用算法對數據進行對齊以提出建議以捕獲空白市場和保留現有客戶群的建議。它用于諸如Internet搜索,數字廣告和搜索推薦之類的行業。

數據科學的應用廣泛用于Internet搜索引擎中,以利用數據科學算法在幾秒鐘內為搜索查詢提供最佳結果。

b。大數據:大數據是指巨大的數據量和速度,而傳統應用程序無法對其進行有效處理。大數據的處理始于原始數據,無論是結構化數據還是非結構化數據,這些數據都不會聚合,并且通常無法存儲在單臺計算機的內存中。大數據由于其數量和規模而淹沒了企業,可用于分析洞察力,從而有助于做出更好的決策和戰略業務轉移。大數據用于FSI,零售和通信等行業。

金融服務中大數據應用的一個例子–零售銀行,信用卡公司,保險公司,風險基金,私人財富管理顧問和機構投資銀行將大數據用于其金融服務。它們之間的共同問題是,基于多個不同系統的海量多結構數據可以用大數據來解決。因此,大數據以多種方式使用,例如合規性,客戶,欺詐和運營分析。

C。數據分析:分析(Analytic)一詞起源于希臘,直到16世紀末才以“ Anlytikos”的形式出現,意為涉及分析。然后,讓我們了解“分析與分析”之間的區別-分析是指始終具有與之關聯的數據元素,而分析則與程序有關,而更多地與流程的遵循性有關。因此,Analytics(分析)是使用數據構建模型的科學,該模型可導致更好的決策制定,進而為個人,組織和機構增加價值。

它涉及算法的應用,以得出對特定數據集的見解,例如,遍歷幾個數據集以尋找彼此之間有意義的關聯。數據分析用于醫療保健,旅行,游戲,能源管理等行業,使組織能夠做出更好的決策,以及驗證和反證現有的理論或商業模型。數據分析的重點在于推理,這是僅根據研究人員已經知道的結論得出結論的過程。

數據分析在醫療保健中的應用–面臨成本壓力的醫院面臨的主要挑戰是,要盡可能多地治療患者,同時要牢記護理質量的提高。醫療設備和機器數據越來越多地用于跟蹤和優化醫院中的患者流量,治療和設備使用情況。據估計,將有1%的效率提升,在全球醫療保健行業中可節省超過600億美元。

根據Gartner的說法,–“分析將在未來幾年推動重大創新并破壞已建立的業務模型。技術專業人員需要端到端調整其數據和分析架構,以滿足各地對分析的需求。此外,組織利用大數據所需的人才也將短缺。”《哈佛商業評測》清楚地強調,21世紀最性感的工作是“數據分析”。

數據分析過程具有一些計劃所需的一些關鍵組件。通過組合這些組件,成功的數據分析計劃將為你提供當前,過去和未來趨勢的清晰畫面。通常,此過程從描述性分析開始。這是描述數據中歷史模式的過程。描述性分析旨在回答諸如“發生了什么?”之類的問題,其中涉及對諸如ROI(投資回報率)之類的傳統指標的測量。使用的指標將針對特定行業。描述性分析無法做出預測或直接為決策提供依據。它的重點是以有意義和描述性的方式匯總數據。

相關閱讀

巴西的BTG Pactual加入了Post-Trade Distribution Ledger Group組委會

24,233 次閱讀

他預測80%的比特幣下跌,現在表示大牛市即將到來

13,105 次閱讀

數據分析的下一個重要部分是“高級分析”。數據科學的這一方面利用高級工具來提取數據,發現趨勢并進行預測。這些工具包括機器學習和經典統計-機器學習技術,例如自然語言處理,神經網絡,高級分析和情感分析。這些信息提供了來自數據的新見解。先進的分析功能可以回答“如果?”的問題。

機器學習技術的可用性,廉價的計算能力和海量數據集已使這些技術可以在許多行業中使用。

大數據集的收集有助于實現這些數據分析技術。大數據分析使企業能夠從各種復雜的數據源中得出有意義的結論,而廉價的計算能力和并行處理技術的進步使之成為可能。

有哪些不同類型的數據分析?

  1. 描述性分析:描述已經發生的事情。它可以幫助企業了解事情的發展情況并回答發生了什么問題。這是過去的數據,是被動的。這些技術總結了大型數據集,以向利益相關者描述結果。通過建立KPI(關鍵績效指標),這些策略可以幫助跟蹤和衡量成功或失敗。像ROI這樣的指標已在許多垂直行業中使用。開發特定參數以監視特定行業內的性能。該過程需要– a)相關數據集的收集,b)數據處理,c)數據分析,和d)數據可視化。它提供了對過去表演的基本見解。
  2. 診斷分析:有助于回答有關事情為何發生的問題的分析?這些技術補充了更基本的描述性分析。他們通過從根本原因分析中進行更深入的挖礦以找出原因,從而從描述性分析中獲得發現。對性能指標進行了進一步調查,以發現它們變得更好或更差的原因。它分三個步驟完成:
    1. 識別數據中的異常。指標或特定市場可能會發生意外變化。
    2. 收集與這些異常有關的數據。
    3. 統計技術用于查找解釋這些異常的關系和趨勢。
  3. 預測分析:預測分析將幫助我們回答由于已經發生的事情而在將來可能發生的事情。它們有助于業務預測,未來行為和結果。它是積極主動的。他們使用歷史數據來識別和確定事件是否可能再次發生。預測分析工具提供了可能發生的有價值的見解,其技術包括各種機器學習和統計方法,例如–決策樹,回歸和神經網絡。
  4. 規范分析:規范分析可幫助企業制定正確的操作方案。他們不僅告訴我們可能發生的事情,而且告訴我們如果采取預防措施,應該怎么做。它是積極主動的。通過使用來自預測分析的見解,可以做出數據驅動的決策。這使企業能夠在不確定情況下做出明智的決策。規范分析技術依賴于基于機器學習的策略,該策略可以在大型數據中心化找到模式。通過分析過去的事件和決策,可以估計采取預防措施的不同結果的可能性。

為什么數據分析對業務很重要?

數據分析技術的最早采用者之一是金融服務部門。數據分析在金融和銀行業中發揮巨大作用,以訪問風險并預測市場趨勢。信用評級是影響每個人的數據分析示例之一。這些評級使用許多數據點來確定貸款風險。它還可用于預防和檢測欺詐,降低風險并提高金融機構的效率。

數據分析的使用超出了ROI并實現了利潤最大化。數據分析在醫療保健(健康信息學)中的使用已經廣泛。預測患者結果并采取預防措施,改善診斷技術,是數據分析如何徹底改變醫療行業的一些例子。此外,制藥行業也正在通過機器學習進行變革。藥物發現是一項具有許多變量的復雜任務。機器學習可以顯著改善藥物發現。制藥公司還使用數據分析來了解藥品市場并預測其銷售額。

物聯網(IoT)是另一個大領域,正在通過連接的設備進行機器學習的同時蓬勃發展。這些設備為數據分析提供了巨大的潛力。物聯網設備包含傳感器,這些傳感器會收集有意義的數據以進行操作。諸如“智能燈”之類的設備將有助于高效的交通和能源管理。這樣的智能設備可以使用數據從事件中學習并預測流量模式。這將實現高級自動化,實現無縫的流量管理,并防止在高峰時段因高密度流量而導致事故。

總而言之,數據分析提供了企業有效而有效的決策所需的見解。結合使用Data Analytics,它們可以對公司的需求和機會有充分的了解。數據分析的應用非常廣泛。大數據分析可以優化不同行業垂直領域的效率。績效的提高使企業能夠在不斷發展的競爭環境中取得成功,并在許多領域都取得了成功。環境保護和預防犯罪是數據分析的一些應用。數據分析的應用程序現在看起來無止境。每天都在收集越來越多的數據,這為應用數據以及改善社會和整個世界帶來了新的機遇。

圖片鏈接:

查看我的BlockDelta個人資料以獲取其他文章。

文章什么是數據分析及其重要性?首先出現在BlockDelta上。

—-

編譯者/作者:不詳

玩幣族申明:我們將尊重作者/譯者/網站的版權,促進行業健康發展,如有錯誤或不完整之處請與我們聯系。

  • 上一篇:沒有了
  • 下一篇:沒有了
LOADING...
LOADING...
新快3