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什么是數據解析？
數據解析是一門專注于從數據中獲取洞察力的學科。它包含數據分析（data analysis）和管理的流程、工具和技術，包括數據的收集、組織和存儲。數據解析的主要目的是在數據上應用統計分析和技術，以發現趨勢和解決問題。數據解析作為分析和塑造業務流程、改進決策和業務成果的一種手段，在企業中的重要性日益增加。
數據解析利用一系列學科（包括計算機編程、數學和統計學）對數據進行分析，以努力描述、預測和提高績效。為確保分析的穩健性，數據解析團隊會利用一系列數據管理技術，包括數據挖掘、數據清理、數據轉換、數據建模等。
數據解析的四種類型是什么？
解析大致分為四種類型：描述性解析，試圖描述特定時間內發生的事情；診斷性解析，評估事情發生的原因；預測性解析，確定未來發生事情的可能性；規范性解析，提供實現預期結果的建議行動。
更具體地說，描述性解析使用多種來源的歷史和當前數據，通過識別趨勢和模式來描述當前狀態或特定的歷史狀態。在商業解析中，這屬于商業智能（BI）的范疇。診斷性解析使用數據（通常通過描述性解析生成）來發現過去績效的因素或原因。預測解析將統計建模、預測和機器學習（ML）等技術應用到描述性解析和診斷性解析的輸出中，對未來結果進行預測。預測性解析通常被視為“高級解析”的一種，經常依賴于 ML 和/或深度學習。而規范性解析也是高級解析的一種，涉及應用測試和其他技術來推薦可實現預期結果的具體解決方案。在業務中，規范性解析使用 ML、業務規則和算法。
數據解析方法和技術
數據解析師使用多種方法和技術來分析數據。根據 CareerFoundry 的執行編輯 Emily Stevens 的說法，最常用的方法包括以下七種：
回歸分析：一套統計過程，用于估計變量之間的關系，以確定一個或多個變量的變化會如何影響另一個變量--例如，社交媒體支出會如何影響銷售額。
Monte Carlo模擬：一種常用于風險分析的數學技術，依靠重復隨機抽樣來確定由于輸入的不確定性而無法輕易預測的事件的各種結果的概率。
因子分析：一種統計方法，用于將海量數據集縮小到更小、更易于管理的數據集，以發現隱藏的模式，例如，用于分析客戶忠誠度。
隊列分析：將數據集分成具有共同特征的群體或隊列進行分析的一種分析形式。例如，用于了解客戶群。
聚類分析：一種統計方法，將項目分類并組織成稱為聚類的組，以揭示數據結構。例如，保險公司可能會使用聚類分析來調查為什么某些地點與特定的保險理賠有關。
時間序列分析：一種統計技術，通過分析設定時間段或時間間隔內的數據來識別隨時間變化的趨勢，如每周銷售數字或每季度銷售預測。
情感分析：一種使用自然語言處理、文本分析、計算語言學和其他工具來了解數據中表達的情感的技術，例如根據客戶論壇中的回復來了解客戶對品牌或產品的感受。
前六種方法旨在分析定量數據（可測量的數據），而情感分析則是通過將所有數據整理成主題，對定性數據進行解釋和分類。
數據分析工具
數據分析師使用一系列工具來幫助他們從數據中獲得洞察力。其中最受歡迎的包括
Apache Spark：處理大數據和創建集群計算引擎的開源數據科學平臺
Domo Analytics：商業智能 SaaS 平臺，用于收集和轉換數據
Excel：微軟的電子表格軟件，用于數學分析和表格報告
Klipfolio 基于云的網絡應用程序，用于自助式商業智能和報告
Looker：谷歌的數據解析和 BI 平臺、谷歌數據分析和商業智能平臺
Power BI：微軟的數據可視化和分析工具，用于創建和發布報告和儀表盤
Python 數據科學家中流行的開源編程語言，用于提取、匯總和可視化數據
Qlik 用于探索數據和創建數據可視化的工具套件
QuickSight 亞馬遜提供的解析服務，旨在與云數據源集成
R：用于統計分析和圖形建模的開源數據解析工具
RapidMiner：包括可視化工作流設計器的數據科學平臺
SAP 解析云：基于云的解析和規劃解決方案
SAS：用于商業智能和數據挖掘的解析平臺
Sisense 流行的自助式商業智能平臺
Tableau：來自 Salesforce 的數據分析軟件，用于創建數據儀表盤和可視化效果
Talend 數據工程師、數據架構師、分析師和開發人員使用的 ETL 工具
Zoho Analytics：自助式商業智能和數據解析平臺
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