什么是预测分析和数据分析的关键类型

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什么是预测分析？ 预测分析有哪五种类型？ 预测分析在各行业中有哪些应用？ 为什么越来越多的公司决定使用预测分析？ 这种检查数据的做法对于决策和制定策略是否必要？ 阅读本文并了解有关预测未来趋势和事件的当前方法的更多信息。 预测分析 – 目录：什么是预测分析？ 数据分析的 5 种关键类型 预测分析的应用示例 预测分析的好处 什么是预测分析？ 预测分析也称为高级分析，用于预测接下来会发生什么。 尽管使用的数据类型可能有所不同，但预测分析中的所有研究都基于已收集的历史数据集。


目前，不再可能使用传统技术（如数据库）处理所有收集到的信息。 数据集巨大且通常是非结构化的。 我们寻找的所有隐藏模式不再是乍一看就能发现的，必须使用先进、复杂的技术。 人们不断地产生数据，大数据变得越来越大，随着这种增长，分析技术变得越来越复杂。 为了产生任何有意义的结果，计算机能力的增强仍然至关重要。 在这里，值得记住的是，预测分析的概念已经存在了几十年，直到最近才能够展示其可用性。 为什么之前不呢？ 这一切都归功于我们 中国海外非洲人数数据  社会的技术进步——我们拥有更快、更便宜的计算机、易于使用的软件以及最终能够收集大量数据的能力。 与以前一样，预测分析是统计学家、数学家和科学家感兴趣的领域，而今天，业务分析师或其他专家可能会成功地使用预测分析。 5 种关键数据分析类型 我们已经知道什么是预测分析，但是有哪些类型的分析呢？ 有五种类型的分析可供您的企业使用，所有方法都通过各种详细技术紧密相连，通常被视为预测分析中的步骤。




五种类型的分析包括： 描述性分析 - 最常见和最广泛使用的分析类型，它分析实时数据，信息来自社交媒体和网站。 财务和销售报告是描述性分析最著名的例子。 诊断分析——第二个最知名的分析类型，它处理影响业务中不同事件的原因或因素。 预测分析——这种类型的分析涉及预测，分析师试图根据所有先前的模式或趋势来预测接下来可能发生的情况。 规范性分析——是继其他类型的分析之后的又一步，它有助于创建解决问题的处方，它使用从其他类型的分析结果中得出的数据。 规范性分析的示例之一是 Google 地图应用程序，它能够根据与距离、交通和速度相关的数据来帮助选择最佳路线。 认知分析——它结合了几种不同的分析形式，例如：语义、人工智能、机器学习算法、深度学习模型，所有这些都允许软件的认知应用随着时间的推移而改进。 为了得出任何结论，正在分析大量结构化和非结构化数据。 什么是预测分析 预测分析的应用示例 预测分析被最重要的行业所使用，其中风险评估和意外事件的预防至关重要。

有许多行业都在使用预测分析方法，但由于该领域正在迅速发展，因此不可能将所有行业都纳入其中。 值得一提的行业包括： 汽车 - 自动驾驶汽车或具有驾驶辅助技术的车辆应用预测分析来创建更好的驾驶辅助算法。 金融服务——所有类型的分析都用于预测与信贷或未来现金流相关的风险。 可以预测各种财务因素，例如：销售额、收入或费用。 所有财务报表的历史数据均可用于预测。 这里正在使用定量工具和机器学习技术。能源行业——能源生产需要对不同类型的数据进行高水平的监控，例如：天气条件、季节变化、工厂可用性、需求和电力消耗，所有这些都是为了预测电价 和消费。 制造业——在航空或机械等行业，正在对机器或飞机发动机零件可能发生的故障进行生产预测。