数据分析常见类型有哪些?
1. 描述性分析通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。在企业中，描述性分析多用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。2. 预测分析借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测，借助技术进步和机器学习，能够获得有关未来的预测性见解。预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测，这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。3. 诊断分析有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要对一些分析进行诊断。4. 规范分析规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗，它被称为数据分析的最终领域，规范分析使公司可以根据这些数据结论制定相关决策。规范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出谨慎的业务决策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。
数据分析图表类型主要有哪些呢?
数据分析图表主要类型有柱状图，条形图，折线图，饼图，雷达图等等，柱状图利用柱高度反映数据差异，肉眼对高度差异很敏感，柱状图局限于适用规模数据集中。条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用，每条都清晰表示数据，很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较，容易反应数据变化趋势。饼图可以显示各项与各项总比例。数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营方面发挥着作用。数据挖掘是一种特殊的数据分析技术，侧重于建模和知识发现，用于预测目的而并非纯粹的描述目的，而商业智能涵盖了很大程度上依赖于聚合的数据分析，主要侧重于商业信息。
常见的数据分析可视化图表有哪些?
①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。折线图一般可以基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，如图4-2所示。比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。③饼状图：用于看各部分的占比。饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。④散点图：用于二维数据的比较。散点图可以用于三维数据的表现，也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于展示结果。⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。气泡图是对散点图的升级，可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征，另一方面可以总结不同用户的特征。
