数据可以帮助企业更好地了解他们的客户、改进他们的广告活动、个性化他们的内容并提高他们的盈利能力。 虽然原始数据具有很大的潜力，但企业需要数据分析（也称为数据分析）才能发展。
什么是数据分析？
数据分析可以定义为清理、转换和建模数据以发现对企业决策有用的信息的过程。 数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，并根据数据分析做出决策。
数据分析方法
根据您的业务目标，您可以选择不同的数据分析方法。 数据分析工具使用 欧洲手机号码列表 户可以轻松处理数据、分析数据集之间的关系和相关性，并帮助识别模式和趋势以供解释。 我们可以列出主要的数据分析技术如下：
文本分析：文本分析； 也称为“数据挖掘”。 它使用数据库来发现大型数据集中的模式，并将原始数据转化为业务洞察力。
统计分析：统计分析涉及数据的收集、分析、解释、呈现和建模，以分析数据集或数据样本。 它可以分为描述性分析和推理性分析两大类。
描述性分析：它依赖于完整数据或汇总的数值数据样本来获取数据，例如均值、标准差、百分比和频率。
推理分析：使用完整数据样本分析样本。 在这种类型的分析中，您可以解释同一数据集中的不同样本并得出不同的结论。
诊断分析：您可以使用此方法进一步进行统计分析，并回答发生某些事情的原因。 诊断分析对于识别数据的行为模式很有用。
预测分析：此分析用于根据当前或过去的数据对未来结果进行预测。 它的准确性取决于您拥有的信息的详细程度。 通过了解趋势、模式或事件发生的原因，您可以对可能遇到的情况做出明智的预测，并防止潜在问题失控。 因此，您可以制定计划并发起有效的活动。