数据分析师必懂：4种常规数据分析类型

教育资讯相关的报考须知是很多考生和家长关心的事。数据分析类型可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析，四者解决的问题各有侧重。今天小编结合常见工作场景，说明各类分析的基本作用、使用思路和注意事项，帮助读者理解数据分析类型的差异，并根据实际需求选择合适方法。掌握基本区别，遇到具体任务时就不容易选错分析方式。感兴趣的朋友们跟着小编继续往下看吧

数据分析中有4种主要的分析类型，每种类型的数据分析都可以帮助我们实现特定目标，从而为组织的战略制定和决策提供支持。包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。

1、描述性分析：

描述性分析是最基本的分析形式，它包含了各种统计技术，通过将原始数据转换为一种形式，允许利益相关者或任何人查看其模式和异常，并最终帮助我们看到事物的本质。

2、诊断分析：

诊断分析能将我们的分析提升到一个新的水平，从描述性分析中更深入地挖掘数据，并质疑“为什么会发生这种情况”。诊断分析是通过检查数据或内容来告诉人们事情发生的根本原因。

3、预测分析：

预测分析可能是继数据科学发展之后，在过去3年中流行的一种分析类型。预测分析利用机器学习的力量，依据历史或当前数据识别风险和机遇，帮助人们确定未来的可能性。

4、规范性分析：

通过使用图表分析、模拟、推荐引擎、机器学习等技术，正确的使用规范性分析可以确保问题不只是一次性的发现和纠正，还可以防止问题再次出现。