提高洞察力并做出更快决策的能力。 加深对改善组织必须采取的下一步措施的了解。 提高利用观众能够理解的信息维持其兴趣的能力。 轻松分发信息，增加与所有相关人员分享见解的机会。 提高根据发现迅速采取行动的能力，从而以更快的速度和更少的错误取得成功。 什么是数据分析？ 根据在线词典Investopedia，数据分析是分析原始数据以对该信息得出结论的过程。为此，数据分析依赖于许多高级工具和技术，例如Tableau、Python 和 R。而且由于数据分析在很大程度上是数字化的，这些过程的许多方面都可以自动化并用于支持其他高级工具，例如机器学习。 数据分析有四种类型，也可以解释为数据分析的四个阶段，因为它们是连续发生的： 描述性分析：“数据处理的初步阶段，对历史数据进行摘要，以获得有用的信息，并可能为进一步的分析准备数据。”
诊断分析：“一种高级分析形式，
通过检查数据或内容来回答‘为什 柬埔寨电子邮件数据 么会发生这种情况？’的问题。” 预测分析：“使用统计和建模技术来确定未来的表现。” 规范分析：“一种高级分析形式，通过检查数据或内容来回答‘应该做什么？’的问题。” 数据分析为何如此重要 数据分析在当今世界至关重要，复杂的数据集。数据分析正在帮助医生找到提高诊断准确性的模式，教育界可以使用数据分析来确定学生需要帮助的领域，甚至在抗击 COVID-19 的斗争中，数据分析在帮助政府和卫生官员做出挽救生命的决策方面发挥了重要作用。 具体来说，在商业领域，数据分析非常重要，因为它可以帮助企业优化其在多个运营领域的绩效。当企业依靠数据分析时，他们可以降低成本、提高生产力、提高效率，并最终提高客户满意度。 数据分析和数据分析之间有什
么区别？ 数据分析和数据分析通常
可以互换使用，但它们并不 中国电话号码 是一回事。数据分析是指分析原始数据以做出决定的整个概念和实践。数据分析是数据分析的一个子类别，指的是在数据分析过程中执行的一些特定操作。这些过程包括清理、转换、建模和质疑数据。 数据分析与数据可视化 数据分析 数据可视化 目的 分析原始数据以便得出有关信息的结论，该结论可用于指导决策过程。 使用数据的视觉表示来更轻松地识别趋势、异常值以及有关数据中所表示的信息的新见解。 选定的工具 图表 好处 识别模式，通知数据可视化，启动人工智能和机器学习项目，帮助改善业务运营 使复杂的数据集变得清晰，有助于预测未来行为 职业道路 商业智能分析师、数据分析师、营销分析师、系统分析师 数据可视化从业者、业务分析师、数据可视化分析师 数据分析和数据可视化虽然是不同的学科，课程）都有校友网络
