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大数据革命催生了不同种类,类型和阶段的数据分析。在本文中,就将探讨三种不同类型的分析-描述性分析,预测性分析和描述性分析-来了解每种类型的分析可以提供什么以改善组织的运营能力。
如今,各种规模的组织都从其运营的各个方面保存着大量数据。 公司使用其系统中积累的大数据来改善运营,提供更好的客户服务,根据特定的客户偏好创建个性化的营销活动,并最终提高盈利能力。充分利用大数据的企业具有超越其他企业的潜力。大数据带来了很多好处,因此,让我们深入浅出并了解该技术的所有基础知识。
数据分析是将数据清洗,分离和解释为有用的业务见解以进行准确决策的过程。其目的是浏览数据池并提取有用的信息,这些信息将使企业受益于了解其当前和未来的业务功能。不知不觉中,我们也在日常生活中应用了数据分析的基本原理。例如,当我们通过考虑上次发生的事情或做出决定后将来会发生什么来做出人生决定时,那就是数据分析。
数字世界中生成的数据量每分钟都在增加,大量数据被称为“大数据”。 我们可以将数据分类为结构化,非结构化或半结构化。 结构化或半结构化的数据相对易于存储,处理和分析。 但是,非结构化数据并非如此。 根据定义,它没有预定义的结构,例如图像,音频文件和视频记录。
随着大数据分析市场的迅速普及,到2022年,大数据分析市场预计将达到2743亿美元,在2018-2022年期间的复合年增长率为13.2%。让我们看一下将在2021年及以后主导的大数据和分析趋势。
在当今世界,数据被认为是有价值的资产,并且可以成为组织成功的与众不同的因素。但是,只有在组织可以有效使用组织生成的数据时才能实现这一点。Data Analytics可以在这里改变游戏规则,Analytics(分析)正在改变业务开展方式,为新颖的业务模型和收入流让路。
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