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现代数据分析的基础知识

现代数据分析的基础知识

什么是数据分析?

数据分析是从原始数据中提取可操作见解的过程。对于公司来说,它是关于应用正确的分析技术来识别隐藏的模式和趋势,你可以利用这些来改善你的业务。

不同类型的数据分析

数据分析很重要,因为测量是改进的关键。企业使用数据分析来改善其产品和服务,更好地迎合客户,并诊断组织内的问题。

在业务上下文中,数据分析可以大致分为四个不同的类别:

  • 描述性分析:用于表征随时间发生的情况(例如,您的车辆里程)
  • 诊断分析:用于确定某事发生或正在发生的原因(例如,利用事件日志文件确定崩溃的根本原因)
  • 预测性分析:用于预测或预测未来事件(例如,预测数据存储需求中的瓶颈)
  • 规定性分析:用于根据预测的场景制定行动方案(例如,预测未来的存储瓶颈,并建议购买额外的容量来防止它)。

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对企业来说,大数据可能是一座金矿,从中提取竞争优势。不幸的是,对大多数人来说,这些数据经常被锁在遗留的竖井、仓库和数据湖中——这减缓了洞察、限制了创新、使IT操作复杂化。

我们所需要的是一个足够灵活和强大的现代数据基础设施,以跟上当今的潮流大数据分析平台和算法。这就是为什么P爱游戏虚拟体育ure 爱游戏ayx双赢彩票Storage®与Splunk、Elastic和Vertica合作,提供具有现代分析的现代数据体验™。

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