数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
完成了目标和指标的设置，接下来是对每个指标进行细化分析，分析类型包含：描述性分析、预测性分析和规范性分析。类型不同，作用也不同。
1）描述性分析表现形式：数据报表数据报表能够帮助我们描述事件发展的情况，但很难解释某种结果发生的原因和未来可能的趋势。数字化转型网www.szhzxw.cn
它更偏向结果性的描述，此前的结果对此后是不具备太多参考意义的。
2）预测性分析表现形式：用户相似度及物品相似度计算、用户购买饱和度、用户成交影响因子
预测性分析可以理解为对结果和变量的关系进行预测的过程，包含相似度、相关性分析、回归分析等。
相似度多用于推荐算法，通过计算用户的相似度和商品相似度从而推荐给用户。而相关分析用于预测变量的关联性，如用户的成交会受什么因素影响。
3）实证性分析及规范性分析表现形式：A/B实验
实证性分析，指是什么，偏向于客观；规范性分析指应当做什么，偏向于主观。
在实际使用过程，上述的4种分析类型常常会被混合使用，混合使用时应明确不同类型我们应采取的分析维度。
数据分析是有顺承关系的，先采集事实，再根据事实或者预测，提出我们的假设。逐步灰度地验证假设，最终才输出我们的结论。
不能将主观猜测强加于事实之上，已经发生的结果并不一定是未来的结果
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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