大数据分析的四种类型？】
大数据分析的四种类型包括：描述性分析、诊断性分析、预测性分析以及规范性分析。其各自运用于不同的分析场景，将这四大数据分析的类型当成解决问题的工具。如果我们需要查找问题的原因或预测某个业务领域会发生什么，那么选择的数据分析的类型就显得尤为重要。
1. 描述性分析
将过去的数据汇总成人们可以轻松阅读的形式。这有助于创建报告，例如公司的收入、利润、销售额等。此外，它有助于社交媒体指标的制表。
用例：陶氏化学公司分析了其过去的数据，以提高其办公室和实验室空间的设施利用率。使用描述性分析，陶氏能够识别未充分利用的空间，这种空间整合帮助公司每年节省近 400 万美元。
2. 诊断性分析
这样做是为了首先了解导致问题的原因。诸如向下钻取、数据挖掘和数据恢复之类的技术都是示例。组织使用诊断分析是因为它们提供对特定问题的深入洞察。
用例：一家电子商务公司的报告显示他们的销售额下降了，尽管客户正在将产品添加到他们的购物车中。这可能是由于各种原因造成的，例如表单未正确加载、运费太高或没有足够的付款选项，都可以使用诊断分析来查找原因。
3. 预测性分析
这种类型的分析通过查看历史和当前数据来预测未来。预测分析使用数据挖掘、人工智能和机器学习来分析当前数据并预测未来。它用于预测客户趋势、市场趋势等。
用例：PayPal 确定他们必须采取什么样的预防措施来保护他们的客户免受欺诈交易的侵害。通过预测分析，该公司使用所有历史支付数据和用户行为数据，并构建了一种预测欺诈活动的算法。
4. 规范性分析
这种类型的分析规定了特定问题的解决方案。透视分析适用于描述性和预测性分析。大多数时候，它依赖于人工智能和机器学习。
用例：规范性分析可用于最大化航空公司的利润。这种类型的分析用于构建一种算法，该算法将根据众多因素自动调整航班票价，包括客户需求、天气、目的地、假期和油价。
