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雷达卡
数据科学和数据分析是当今数据驱动世界中最常见的两个术语。企业如何使用大数据做出关键业务决策对于公司未来的成功至关重要。数据被收集成原始形式并根据公司的要求进行处理，然后将这些数据用于决策目的。此过程有助于企业发展和扩大其在市场上的业务。数据或信息通常是原始格式。数据规模的增加导致需要进行检查、数据清理、数据转换以及数据建模，以从数据中获得洞察力，从而得出结论以做出更好的决策。数据挖掘是一种流行的数据分析方法，用于执行数据建模以及面向预测目的的情报收集。商业智能操作提供依赖于数据聚合的各种数据分析能力。在统计应用中，业务分析分为探索性数据分析（EDA）和验证性数据分析（CDA）。EDA 侧重于发现数据中的新元素，而 CDA 侧重于确认或证伪现有假设。预测分析通过关注统计或结构模型来进行预测或分类。有四种用于数据分析的技术——描述性、预测性、诊断性和规范性分析。在描述性分析中，我们分析和描述数据的特征。它处理信息的汇总。在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论并以仪表板的形式呈现我们的数据。在企业中，描述性分析用于确定关键绩效指标 (KPI) 以评估企业绩效。在预测分析的帮助下，我们确定了潜在的未来结果。基于对历史数据的分析，我们开发了有效的模型来预测未来。它利用描述性分析来生成对未来的预测。批判性地思考数据的性质并深入理解描述性分析非常重要。为了找到数据中的问题，我们需要找到可能导致模型性能不佳的异常模式。通过诊断分析，我们能够诊断通过大数据展示的各种问题。企业使用这种技术来减少损失并优化性能。规范性分析结合了描述性、预测性和诊断性分析技术的见解。它是数据分析的最终前沿。规范性分析大量使用人工智能，以促进公司做出谨慎的业务决策。
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