重庆渝中区大数据分析师培训班

数据是信息时代的“新能源”，从银行到零售，从电商到体育，数据科学都成为成功决策的基础，广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。

探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而规范性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。从另一个角度看，描述性数据分析属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。而预测性数据分析以及规范性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。
描述性数据分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。
预测性数据分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取消范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联，然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的，但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定与需要基于因果关系。
规范性数据分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。