数据分析的目的（竞争数据分析的目的）

本篇文章给大家谈谈数据分析的目的，以及竞争数据分析的目的对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、为什么要做数据分析？
• 2、数据分析的目的是什么
• 3、医学中数据分析的目的
• 4、哪项不是数据分析的目的
• 5、大数据分析的目的是什么？

为什么要做数据分析？

1、增收益

最直观的应用，即穗灶利用数据分析谈族罩实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析含闹结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

数据分析的目的是什么

一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；

二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2*标准差，均值+2*标准差]为参考范围，个别活动则另当别论）；

三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）祥郑竖而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平谨大一些；

四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一丛闷些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

医学中数据分析的目的

医学中数据分析的目的：

数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析，寻找事物存在的证据及原因，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。

数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据分析主题与指标体系，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。无论分析给出的结果是积极的还是负面的，都是价值承载体，必须以客观的态度面对。

有利于企业加强科学管理，提高经营管理水平。企业推行科学管理，有效发挥决策、计划、组织、领导、控制等管理职能，都必须采取科学的态度，充分利用各种数据信息，分析企业现实情况。

例如，我们所做的每一项决策，都要事先进行科学预测;我们的每一项经营活动，都需要进行量化监控;我们完成的每一项工作，都需要总结、分析与提高。可以说，企业的一切活动都离不开数据分析，它是企业管理必不可滑碰宽少的管理手段，更是改善和提升企业经营管理与决策水平的利器。

有利于企业实现简化管理，提高经营信亮管理效率。企业的任何管理工作都是围绕企业的效率与效益展开，数据分析工作也不例外。近百年来，管理学界总结和创建了非常多的数据分析方法与模型，推进了企业规范化、标准化管理工作，只要我们能够积极地学习与使用，就能极大吵竖地提高人们的认识效率和工作效率。

哪项不是数据分析的目的

数据分析的目的有以下七点：

分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成 “购买时可以购买的东西” 的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通销乎销常称为 “降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据探索和可视化

数据探索的目的顷册是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为 “数据可视化” 或 “可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

有监督学习和无监督学习

监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于 “学习” 或 “训练” 预测变量和结果变量之间关系的数据称为 “训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有亏游哪些优势。

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大数据分析的目的是什么？

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境碰肆携下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，笑伏分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

扩展资料：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器雹裤和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

参考资料来源：百度百科—大数据

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