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那么什么是數(shù)據(jù)分析呢？顧名思義，數(shù)據(jù)分析就是數(shù)據(jù)（Data）加分析（Analysis）?！皵?shù)據(jù)”就是數(shù)值，也就是我們通過(guò)觀察、實(shí)驗(yàn)或計(jì)算得出的結(jié)果。數(shù)據(jù)有很多種，最簡(jiǎn)單的就是數(shù)字，數(shù)據(jù)也可以是文字、圖像、聲音等。數(shù)據(jù)可以用于科學(xué)研究、設(shè)計(jì)、驗(yàn)證等?！胺治觥本褪菍⒀芯繉?duì)象的整體分為各個(gè)部分、方面、因素和層次，并分別加以考察的認(rèn)識(shí)活動(dòng)。分析的意義在于細(xì)致地尋找能夠解決問(wèn)題的主線，并以此解決問(wèn)題。因此，數(shù)據(jù)分析就是：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。如果用一句話來(lái)定義數(shù)據(jù)分析，那么可以認(rèn)為數(shù)據(jù)分析就是利用數(shù)據(jù)來(lái)理性思考和決策的過(guò)程。

孤立的數(shù)據(jù)沒(méi)有任何意義，唯有將其放到實(shí)際業(yè)務(wù)中才能產(chǎn)生價(jià)值，那么我們具體用數(shù)據(jù)分析來(lái)干什么呢？正如哲學(xué)有3個(gè)終極問(wèn)題：我是誰(shuí)？我從哪里來(lái)？我要到哪里去？與之對(duì)應(yīng)，數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)也是回答這三大問(wèn)題。

（1）我是誰(shuí)：過(guò)去發(fā)生了什么。

如果你不知道自己在哪里，那么給你一張地圖也沒(méi)有任何意義。對(duì)企業(yè)而言，首要的任務(wù)就是了解過(guò)去發(fā)生了什么。以電商網(wǎng)站為例，企業(yè)需要了解新用戶注冊(cè)、用戶復(fù)購(gòu)、倉(cāng)庫(kù)備貨、配送、營(yíng)收等運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，提供這些指標(biāo)來(lái)衡量公司的運(yùn)營(yíng)，用以說(shuō)明當(dāng)前業(yè)務(wù)是好還是壞，好的程度如何，壞的程度又如何。除了運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的監(jiān)控，企業(yè)還需要了解各項(xiàng)業(yè)務(wù)的構(gòu)成、業(yè)務(wù)的發(fā)展和變動(dòng)情況等。針對(duì)“我是誰(shuí)”的數(shù)據(jù)分析通常會(huì)以每天、每周、每月的報(bào)表形式來(lái)表現(xiàn)，有的時(shí)候企業(yè)還需要實(shí)時(shí)了解業(yè)務(wù)，如天貓“雙十一”活動(dòng)時(shí)，對(duì)銷售額、訂單、快遞等的實(shí)時(shí)顯示。

（2）我從哪里來(lái)：歸因。

“我是誰(shuí)”的問(wèn)題，解決了現(xiàn)狀問(wèn)題，那么“我從哪里來(lái)”就需要解決問(wèn)題的歸因，即為什么會(huì)這樣。通過(guò)現(xiàn)狀分析，我們對(duì)企業(yè)的當(dāng)前運(yùn)營(yíng)情況有了基本了解，但為什么用戶最近流失，營(yíng)收卻增加了？為何配送最近總是延遲？客戶滿意度為什么最近在下降？這就是數(shù)據(jù)分析要解決的第二個(gè)問(wèn)題，尋找問(wèn)題的原因。

（3）我要到哪里去：預(yù)測(cè)。

“我要到哪里去”，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是告訴我們將來(lái)會(huì)發(fā)生什么。一方面，我們通過(guò)對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀的了解來(lái)幫助企業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為制定企業(yè)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)及策略提供有效的參考與決策依據(jù)，以保證企業(yè)的可持續(xù)健康發(fā)展；另一方面，我們需要實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)客戶的行為，針對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，推斷客戶將商品加入購(gòu)物車后的下一步行為。類似的預(yù)測(cè)還有很多，例如，國(guó)外有的銀行根據(jù)求職網(wǎng)站的崗位數(shù)量推斷就業(yè)率；美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心依據(jù)網(wǎng)民搜索分析全球范圍內(nèi)流感等疾病的傳播狀況，這些都是對(duì)未知的預(yù)測(cè)。

典型的數(shù)據(jù)分析或商業(yè)分析（Business Analytics）分為以下3類：

·　描述性分析（Descriptive Analytics）：已經(jīng)發(fā)生了什么？

·　預(yù)測(cè)性分析（Predictive Analytics）：將發(fā)生什么？

·　指導(dǎo)性分析（Prescriptive Analytics）：應(yīng)該怎么辦？

描述性分析是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域，使用的技術(shù)主要有基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的報(bào)表、多維聯(lián)機(jī)分析處理等，通過(guò)各種查詢了解業(yè)務(wù)中發(fā)生了什么，尋找數(shù)據(jù)中的存在模式。例如，本月某類商品銷售額是多少，客戶平均訂單價(jià)值是多少，客戶留存率是多少。

預(yù)測(cè)性分析主要是基于大數(shù)據(jù)（實(shí)際上也可以基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)），采用各種統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)中各個(gè)方面將要發(fā)生什么。例如，基于過(guò)去幾年的時(shí)間序列銷售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)明年的銷售額；基于聚類分析、分類分析、邏輯回歸等技術(shù)預(yù)測(cè)客戶信用等級(jí)；基于關(guān)聯(lián)分析預(yù)測(cè)不同商品組合可能產(chǎn)生的銷售效果。目前各類熱門的大數(shù)據(jù)方面的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，都可歸類到預(yù)測(cè)性分析。

Prescriptive Analytics是一個(gè)比較難翻譯的詞，常規(guī)翻譯為規(guī)范性分析，有些不明所以。此類分析的內(nèi)在含義是它會(huì)告訴用戶應(yīng)該做什么以得到最優(yōu)的結(jié)果，因此，翻譯為指導(dǎo)性分析更加合適，也有翻譯為決策分析的。它主要指采用運(yùn)籌科學(xué)的方法，即運(yùn)用數(shù)學(xué)模型或智能優(yōu)化算法，對(duì)企業(yè)應(yīng)該采取的最優(yōu)行動(dòng)給出建議。例如，采用數(shù)學(xué)模型確定最優(yōu)的商品定價(jià)以實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。再比如，應(yīng)該怎樣實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的最優(yōu)廣告位布局、生產(chǎn)企業(yè)最優(yōu)的生產(chǎn)排程、最優(yōu)的勞動(dòng)力排班等。我們將重點(diǎn)討論描述性分析與預(yù)測(cè)性分析。

數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)分析密不可分，從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，典型的數(shù)據(jù)分析方法可以分為以下幾類。

·　描述性統(tǒng)計(jì)分析：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)特征、統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖等方法，對(duì)資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測(cè)定和描述。

·　驗(yàn)證性統(tǒng)計(jì)分析：側(cè)重于對(duì)已有的假設(shè)或模型進(jìn)行驗(yàn)證。

·　探索性數(shù)據(jù)分析：主動(dòng)在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征或有用的隱藏信息。

描述性統(tǒng)計(jì)分析是用來(lái)概括、表述事物整體狀況以及事物間關(guān)聯(lián)、類屬關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。通過(guò)統(tǒng)計(jì)處理可以簡(jiǎn)單地用幾個(gè)統(tǒng)計(jì)值來(lái)表示一組數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度以及分布形狀，如圖1所示。

圖1　描述性統(tǒng)計(jì)分析

驗(yàn)證性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)數(shù)據(jù)模型和研究假設(shè)的驗(yàn)證，參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)以及方差分析是驗(yàn)證性統(tǒng)計(jì)分析中常用的方法。所謂參數(shù)估計(jì)就是用樣本統(tǒng)計(jì)量去估計(jì)總體的參數(shù)。假設(shè)檢驗(yàn)與參數(shù)估計(jì)類似，但角度不同，參數(shù)估計(jì)是利用樣本信息推斷未知的總體參數(shù)，而假設(shè)檢驗(yàn)是對(duì)總體參數(shù)提出一個(gè)假設(shè)值，然后利用樣本信息判斷這一假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗(yàn)可分為：

·　單樣本假設(shè)檢驗(yàn)；

·　雙樣本的均值比較假設(shè)檢驗(yàn)；

·　成對(duì)樣本的均值比較假設(shè)檢驗(yàn)。

而方差分析則是通過(guò)比較總體各種估計(jì)間的差異來(lái)檢驗(yàn)方差的正態(tài)總體是否具有相同的均值，是檢驗(yàn)多因素之間差異顯著性的重要統(tǒng)計(jì)分析方法，常用的方差分析方法有：

·　單因子方差分析；

·　雙因子方差分析。

探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法，該方法在20世紀(jì)70年代由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家J.K. Tukey提出。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法常常先假設(shè)數(shù)據(jù)符合一種統(tǒng)計(jì)模型，然后依據(jù)數(shù)據(jù)樣本來(lái)估計(jì)模型的一些參數(shù)及統(tǒng)計(jì)量，以此了解數(shù)據(jù)的特征，但實(shí)際中往往有很多數(shù)據(jù)并不符合假設(shè)的統(tǒng)計(jì)模型分布，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不理想。探索性數(shù)據(jù)分析則是一種更加貼合實(shí)際情況的分析方法，它強(qiáng)調(diào)讓數(shù)據(jù)自身“說(shuō)話”，通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析可以真實(shí)、直接地觀察到數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。探索性數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)之后，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程就分為兩個(gè)階段：探索階段和驗(yàn)證階段。探索階段側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中包含的模式或模型，驗(yàn)證階段側(cè)重于評(píng)估所發(fā)現(xiàn)的模式或模型，很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法（分為訓(xùn)練和測(cè)試兩步）都遵循這種思想。當(dāng)拿到一份數(shù)據(jù)時(shí)，如果做數(shù)據(jù)分析的目的不是非常明確、有針對(duì)性，可能會(huì)感到有些茫然，那么此刻就更加有必要進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析了，它能幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征，甚至發(fā)現(xiàn)一些模式或模型，再結(jié)合行業(yè)背景知識(shí)，也許就能直接得到一些有用的結(jié)論。