|面向初学者的数据分析知识，让你快速了解数据分析( 二 )

5. 数据评估
在这里，我们评估最后一步的结果，检查错误范围，并确定接下来要执行的步骤。我们评估测试用例的结果，并回顾此阶段的错误范围。
6. 部署
我们需要计划部署，监视和维护，并生成最终报告并审查项目。在此阶段，我们将部署分析结果，这也称为审查项目。
三、数据分析的四种类型

本文插图

1. 描述性分析
通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。
在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。在企业中，描述性分析多用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。
2. 预测分析
借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测，借助技术进步和机器学习，能够获得有关未来的预测性见解。
预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测，这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。
3. 诊断分析
有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要对一些分析进行诊断。
通过诊断分析，我们可以诊断通过数据显示的各种问题。企业使用此技术来减少损失并优化绩效，企业使用诊断分析的一些示例包括：

企业实施诊断分析以减少物流延迟并优化生产流程。
借助销售领域的诊断分析，可以更新营销策略，否则将削弱总收入。

4. 规范分析
规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗，它被称为数据分析的最终领域，规范分析使公司可以根据这些数据结论制定相关决策。
规范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出谨慎的业务决策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。
此外，金融机构也逐渐利用这种技术来增加进行决策。
四、数据分析可能会用到哪些工具？
基于数据分析目前良好的发展前景，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。既有面向开源的又有用户友好型的，而以下这些工具是目前市面上比较常用且好评率较高的：
1. R
该工具是用于统计和数据建模的领先分析工具。 R可以在UNIX、Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行，它还提供了根据用户要求自动安装所有软件包的工具。
2. Python
Python是一种开源的，面向对象的编程语言，易于阅读，编写和维护。它提供了各种机器学习和可视化库，例如 Scikit-learn、TensorFlow、Matplotlib、Pandas、Keras等。
它还可以在任何平台上进行组装，例如SQL Server、MongoDB数据库或JSON 。