数据分析怎么做(大数据分析)( 二 ) _怎么做

(4)分析数据
【数据分析怎么做(大数据分析)】这是最后一个步骤，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并有可能提取急需的结果。在这里可以使用：

数据挖掘(帮助提取有用且可行的数据模式) 。
人工智能(使用类人思维探索和提取深度数据分析) 。
文本挖掘(在人工智能的帮助下，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息洞察) 。
机器学习(使用人工智能让计算机根据过去的经验进行学习) 。
预测分析(基于过去和历史数据分析对企业的重大预测和未来洞察)
深度学习(分析和提取大量非托管数据)

尽管大数据分析有许多分析数据的可能性和方法，但人们需要预测分析及其在2021年的表现。
预测分析在当今处于什么地位?IBM公司表示，大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。企业借助可预测的数据模式，使用预测分析来了解其风险和机遇。
预测分析也属于大数据和数据科学。如今，很多企业使用事务数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获得洞察力。企业可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。那么能从数据提取中得到什么?将会看到数据范围内的模式，并能够预测未来的事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。
预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业中最有用。根据Statista公司发布的一份调查报告，随着越来越多的企业将预测分析大数据技术用于各行业领域，预计到2022年，分析大数据市场有望实现110亿美元的收入。
通常情况下，有三种类型的预测分析业务可以应用于：

预测建模
描述性建模
决策建模

(1)预测建模
预测建模需要统计数据才能预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。
(2)描述性建模
描述性建模倾向于将客户划分为多个组来描述数据集中的某些关系。因此，将获得客户和产品之间不同关系的摘要，例如考虑年龄、地位、性别等产品偏好。
(3)决策建模
决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。了解元素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的可能性。
预测分析的好处是什么?企业可以在预测分析的帮助下获得8项主要好处。因此，应用于预测分析可以：

让企业在市场上更具竞争力
开辟新产品(服务)机会
优化产品(服务)的性能
根据分析内容获得洞察力
根据客户偏好获取见解
减少成本浪费和风险
立即解决问题
100%满足用户需求
改善协作

预测分析的其他潜在好处是检测：

警告可能的欺诈行为
模式一致性，以便改进
可以防止的非法行为
可以优化的营销活动缺陷
可以了解客户购买偏好
规划可以增强的劳动力优势
可以分析客户流失率
可以分析竞争对手的进展

预测分析如何工作?为了利用预测分析，企业的业务都应该由业务目标驱动。例如，企业的目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。其目标可以在其中一个预测分析模型的帮助下得到支持，以处理大量数据并接收最初所需的结果。
基于上面的解释，可以定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，要预测销售收入，必须：
步骤1：从多个来源获取数据，尤其是具有产品销售数据、营销预算和国内生产总值(GDP)的数据。
步骤2：从任何不必要的成分中清除数据，并根据相似的数据类型对其进行累积或分组。
步骤3：创建预测模型。例如神经网络可用于收入预测。
步骤4：将模型开发到生产环境中，并使其可通过其他应用程序访问。
大数据分析和预测分析比较在某些情况下，大数据和预测分析听起来很相似，但它们绝对不是一回事。因此以下研究一下预测分析和大数据比较，以了解它们之间有什么不同。
如何使用大数据进行预测分析?为了预测未来事件，预测分析可以识别有意义的大数据模式，还可以应用于当前、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析能够提供有价值的商业智能信息。