数据分析小丫头片子，还有四副面孔呢？！

今日份知识你摄入了么？

数据分析一直以来都是一个热门话题，但是很多朋友往往并不知道数据分析的目的，只是为了分析而分析，以至于会有一些炫技的感觉。举个简单的例子，你通过数据分析发现羽绒服在冬天卖的最多，兴冲冲的告诉老板，然后老板内心OS，老子会不知道羽绒服在冬天卖得最多？还用你分析？！

其实，一个公司数据分析的类型主要取决于这家公司的发展阶段，取决于它的KPI。按照这种标准来分，主要可以把数据分析分为4种。

1. 预测性数据分析

预测性数据分析是最常见的数据分析方式，毕竟人想尝试预知未来，从而知己知彼百战不殆。所以，很多公司都用这种方法来发现商业趋势，不同feature之间的相关性和因果性，从而制定更有效的商业策略。预测性数据分析又可以细分为预测建模和统计建模，这两种分析方法通常是相辅相成的，缺了其中一种分析，就无法分析的周到细致。

比如，一家烘焙公司要在Facebook上打广告，统计建模可以让他们知道转化率和顾客的地理位置，收入阶层等个人信息之间的关系。在此基础上，再使用预测建模来分析每个顾客可能在这家公司的总支出。对于那种若即若离，犹豫不决的用户，就可以果断给他们折扣了鸭！

2. 规范性数据分析

规范性数据分析通常是将AI和大数据结合起来，预测用户的行为，从而确定商业策略。它又可以细分为最优化和随机测试。通过使用机器学习中的一些高大上、高精尖的方法，可以帮助预测一种调整方案的结果，或者挑选出结果最好的方案，不需要具体在市场中投入时间和成本来实现。通过这些，你可以发现对target影响最大的variable，从而创造更多的收入。

3. 诊断性数据分析

虽然预测未来比较爽，但是回顾过去，时常照照镜子，在商业中也是很重要的一部分。这就是诊断性数据分析。通过探索性分析，通过数据可视化深入挖掘数据特点，发现数据之间的相关性。也就是从What happened，到why that happened，到what will happen，再到business solution。

和几种数据分析一样，它也可以被具体分为几类：发现，警示，问询和深入挖掘。问询和深入挖掘主要用于从一个分析报告中获得更多的信息。比如，一个销售代表上个月的业绩明显下滑，那么通过数据探索分析，你可能会发现他上两周去度假了，这些就可能变得顺理成章了。

发现和警示性分析可以用来发现潜在的问题，比如提醒你最近一段时间哪个员工的工时有明显下滑；你也可以通过这种分析方法来发现公司新职位的候选人。

4. 描述性数据分析

描述性数据分析是做报告的基础，如果只有BI的工具，没有具体详尽的分析，显然是行不通的。它通常可以解决 how many，when，where 和 what 等问题。同样，它可以分成 ad hoc reporting 和canned reports。所谓 canned report，就是初步成型的报告，比如由你的广告商或者广告团队发给你的报告。

所谓 ad hoc report，就是由你全权出品的。通过这个报告，我们可以获得关于一个具体问题的更深入的信息。比如说，在你的社交网络上可以看到都有哪些人给你点赞，然后你还可以看到他们点赞的其他信息，通过这些你就可以对你的 follower 的特点和喜好有一个更全面的了解。而且，只要你的follower 没有大变化，他们的喜好特点也是不会在短时间之内变化的。

现在，你已经知道了数据分析的四个种类，可以有意识的在平时交谈和报告中使用它们。这样既可以减少工作沟通中的误解，也可以帮助你周围的人拓宽知识面。

另外，你的公司可能已经在进行过往数据的分析，但这往往是被动的。要想走在时间的前面，往往要主动的进行对未来趋势的分析，从而进行准确的预测和有效的商业决策。

原文作者：Derek Gerber

翻译作者：Zihuan

美工编辑：Miya

校对审稿：卡里

原文链接：https://www.datascience.com/blog/4-types-of-data-analytics?utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--VI1yREighsU-iHUceaG6zxwLLfGRAyZ2W7fUhG4IiEwxJAfKEpXLRogKaT9S3-DFL9snvYxuUTIKZqwCKaP4voYgIqg&_hsmi=71565928&utm_content=71565928&utm_source=hs_email&hsCtaTracking=790bf356-7414-47f0-9693-b56f8f1296ad%7Cb5f8f9d9-6cae-4663-a8d0-12477d17c4bd

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