数据与分析是当下众多业务战略的主力，数据驱动的业务战略和信息产品的潜力比以前任何时候都高。根据调查得知，垂直和指定领域数据挖掘技术的推行下，整体解析运用率从百分之三十五增加到百分之五十！
一 、什么是数据分析
数据分析是分析数据趋势获取知识和洞察力以做出更好决策的过程。这个复杂的过程由数据分析师和数据科学家以及非技术人员协作进行的。该过程通常从原始数据开始，这些数据经过数据挖掘，寻求有价值的洞察力——事实上，竞争优势是业务数据分析的主要目标。
可以肯定的是，数据分析的定义与其他一些技术定义相比变化较小，主要是因为专家一致认为数据分析几乎涵盖了组织可能对原始数据执行的任何操作。例如，gartner将数据分析定义为“对所有用途(运营和分析)的数据进行管理，并对数据进行分析，以通过更有效的决策制定和增强的客户体验来推动业务流程并改善业务成果。”
这些定义基本涵盖现代企业中常见的活动。数据分析主要包括以下内容：
数据挖掘， 文本分析， 数据可视化， 商业智能， 数据目录，数据仓库，数据湖，数据网格， 数据建模， 人工智能(ai)，机器学习(ml)
二 、数据科学与数据分析
尽管它们相似且密切相关，但是经常混淆，数据科学和数据分析并不是一回事。简而言之，数据分析是一门商业学科，而数据科学是一门技术学科。数据分析的目标是回答特定的业务问题，而数据科学的目标是准备、转换和组织数据，使其有用。数据分析需要深入了解特定业务领域，如金融或营销，而数据科学需要深入了解数学和技术学科，如统计建模和编程。
哈佛商业评论认为，“数据分析是指分析数据以回答问题、提取见解和识别趋势的过程和实践。数据科学的核心是构建、清理和组织数据集。”
数据分析师检查大型数据集以识别趋势、开发图表并创建可视化演示文稿，以帮助企业做出更具战略性的决策。数据科学家使用原型、算法、预测模型和自定义分析来设计和构建数据建模和生产的新流程。
在实践中，数据科学家和数据分析师经常密切合作，甚至可能是组织内同一团队的一部分。
三、数据分析的类型
并非所有数据分析都是相同的。大多数专家将数据分析分为四种关键类型：
(1) 描述性分析，(2) 诊断性分析，(3) 预测性分析，(4) 规范性分析
大多数组织从描述性分析开始他们的数据分析。随着时间的推移，它们扩展到诊断分析，然后是预测分析。许多人渴望最终拥有一个成功的规范性分析程序，以更好地为他们的业务决策提供信息。
四、为什么数据分析很重要
大多数专家都同意，数据分析对现代组织非常重要，因为它可以帮助组织变得更有竞争力。forrester说：“数据是改善客户体验和运营效率的关键，这反过来又推动了公司的成功。释放数据的全部潜力依赖于可靠的数据分析。”
出于多种原因，组织进行数据分析和数据科学计划。使用数据分析做的一些最常见的事情包括：
(1) 更好地了解客户，(2) 简化业务运营，(3) 识别新的机会，(4) 利用现有趋势，(5) 营销活动更有效，(6) 改进定价策略，(7) 做出更好的决定
五、数据分析的趋势
在接下来的几年里，数据分析的使用几乎肯定会继续显著增长。然而，并非所有组织都能通过其分析工作取得成功。
简而言之，分析现在至关重要。gartner说：“到 2025 年，80% 寻求扩展数字业务的组织将失败，因为他们没有采用现代方法进行数据和分析治理。”