描述性分析

引言

描述性分析是事实分析的一个子领域，它通过汇总来解读历史数据，以了解过去发生的事件。它利用统计指标和数据可视化技术，在大型数据集中揭示模式、趋势和联系。描述性分析的主要目标是将原始数据转化为可以指导决策的深刻见解。

从根本上说，描述性分析是从各种来源收集、清理和合并数据。然后，为了更好地理解数据的基本趋势和分布，将中位数、平均值、众数、方差和标准差等技术应用于数据分析。图表、图形和仪表板等可视化效果通常用于以易于理解的方式展示这些见解。

描述性分析是各种行业的公司和组织用来分析销售和营销绩效、监控关键绩效指标 (KPI)、了解客户行为和提高运营效率的工具。例如，在零售行业，可以使用描述性分析来分析销售数据，找出畅销商品和高峰购物时段；在医疗保健行业，可以用来跟踪患者结果和发现疾病爆发的趋势。

描述性分析的关键概念

• 数据合并
  数据聚合是指将来自多个来源的数据合并以生成大规模数据集的过程。通过这种方法，可以整体地查看数据，使分析人员能够识别单个数据源中可能看不到的更广泛的模式和趋势。为了简化分析和报告，聚合后的数据可以按不同时间段汇总，例如每日、每月或每年。
• 数据浓缩
  通过数据汇总，将大型数据集简化为更小、更易于理解的格式。这通常通过计算中位数、众数、平均值和范围等汇总统计数据来完成。通过快速掌握数据的关键要素，汇总有助于识别模式和趋势，而不会让读者因过多的数据而感到不知所措。
• 数据可视化
  数据可视化通过使用图形表示使数据更易于访问和理解。条形图、折线图、饼图、直方图和散点图是常见的可视化技术。通过使用这些可视化工具，可以更快速地传达复杂的数据见解，从而促进利益相关者的理解和行动。
• 描述性统计
  在分析和理解数据方面，描述性统计至关重要。数据的中心通过均值、中位数和众数等集中趋势度量来描述。范围、方差和均值偏差等离散度度量显示了数据的分散程度。此外，偏度和峰度等形状度量描述了分布的形状，并有助于解释数据的底层结构。
• 数据探索
  数据探索包括对数据进行初步评估，以了解其属性并确定可能需要进一步调查的主题。这个过程包括查找数据集中的模式、异常和趋势。这个关键阶段有助于形成假设并选择进一步分析的最佳技术。
• 数据剖析
  数据剖析用于评估数据的结构和质量。此过程有助于理解数据集的分布、数据类型和完整性。分析人员可以通过剖析数据来发现其中的任何异常或不一致之处。这些可以在继续进行更深入的分析之前进行纠正。
• 模式识别
  模式识别的目的是在数据中发现模式或规律。季节性模式、周期性模式以及变量之间的关系是一些例子。识别这些模式对于理解数据的根本原因以及利用过去的趋势做出明智的决策至关重要。
• 数据清理
  数据清理过程包括删除或更新错误、缺失或不必要的数据。此过程可确保用于分析的数据的准确性和一致性。为了获得准确且有意义的见解，清理数据至关重要，因为错误或不一致会严重扭曲结果。
• 数据转换
  数据转换是指将数据转换为易于分析的格式或结构。此过程可能包括计算字段、聚合和规范化。通过确保数据的一致性和可用性，转换可以使分析更有效、更高效。
• 报告
  报告以有组织的方式将分析后的数据呈现给利益相关者，从而促进他们的理解和使用。报告可以是动态的，如实时仪表板，也可以是静态的，定期生成。有效的报告对于传播见解和支持决策至关重要。
• 理解语境
  理解数据在企业环境中的背景称为上下文信息。这包括考虑可能影响数据趋势和模式的外部变量。通过采用上下文方法，可以确保从数据分析中得出的结论在特定的业务环境中是相关和有用的。
• 除法
  对数据进行分段，以便对相关的子组进行深入研究。行为、地点和人口统计信息是常见的细分标准。通过对数据进行分段，分析人员可以发现特定业务的见解，从而实现更具针对性和更有效的决策。

描述性分析的工具和方法

• 统计方法
  统计方法是描述性分析的重要组成部分。通过集中趋势度量（均值、中位数、众数）、离散度指标（范围、方差、标准差）和形状度量（偏度、峰度）等方法，可以对数据进行量化评估。这些策略有助于理解数据的整体变异性和分布，从而更容易识别趋势和模式。
• 数据挖掘技术
  数据挖掘的目的是在大型数据集中发现模式和联系。常用的技术包括聚类、异常检测和关联规则挖掘。异常检测用于查找异常值，关联规则挖掘用于建立变量之间的相关性，聚类用于将相似的数据点组合在一起。这些技术对于揭示难以理解的想法和指导决策非常有效。
• 可视化工具和软件
  可视化工具通过将复杂数据转换为更易于理解的视觉表示。Excel、Power BI 和 Tableau 是一些常用工具。这些工具提供多种可视化选择，包括饼图、条形图、折线图、直方图和仪表板。通过强大的可视化效果，可以展示原始数据本身可能无法显现的趋势、联系和模式。
• 数据收集工具
  描述性分析的初始阶段是数据收集。对于从大量来源获取数据，如网络抓取、调查和数据库管理系统（DBMS），如 MySQL、Oracle 和 SQL Server，这些工具至关重要。通过使用这些技术，可以确保数据收集的准确性、相关性和全面性，为分析提供坚实的基础。
• 可视化工具和软件
  复杂数据通过可视化工具转换为更易于理解的视觉表示。Excel、Power BI 和 Tableau 是其中一些常用工具。这些工具提供了多种可视化选项，包括饼图、条形图、折线图、直方图和仪表板。通过强大的可视化效果，可以展示原始数据本身可能无法显现的趋势、联系和模式。
• 数据收集工具
  描述性分析的初始阶段是数据收集。对于从大量来源获取数据，如网络抓取、调查和数据库管理系统（DBMS），如 MySQL、Oracle 和 SQL Server，这些工具至关重要。通过使用这些技术，可以确保数据收集的准确性、相关性和全面性，为分析提供坚实的基础。
• 电子表格和 Excel 应用程序
  Excel 等电子表格程序通常用于描述性分析。它们除了其他内置数据分析工具和技术外，还提供数据透视表、统计计算和图表功能。Excel 为数据探索和汇总提供了一个灵活的环境，使其在处理中小型数据集时特别有用。
• 商业智能 (BI) 工具
  Microsoft Power BI、Tableau 和 Qlik Sense 等 BI 解决方案支持从多个来源进行数据集成，并提供高级分析和可视化功能。借助这些技术，用户可以生成交互式报告和仪表板，从而实时了解其组织的运营情况。BI 技术对于组织内部部门做出数据驱动的决策至关重要。
• 结构化查询语言 (SQL)
  在维护和访问关系数据库中存储的数据方面，SQL 是一个非常有用的工具。它允许用户合并多个表、执行聚合和提取特定数据。对于数据专家来说，SQL 是有效获取和管理数据以进行分析的必备工具。
• R 和 Python
  R 和 Python 是在数据分析方面流行的计算机语言。它们提供了广泛的数据处理、统计分析和可视化工具和库。R 中的 ggplot2 和 dplyr 等程序，以及 Python 中的 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等库，为大规模数据集的描述性分析提供了强大的工具。

描述性分析流程

• 数据收集
  统计分析过程的第一阶段是数据收集。它包括从各种来源收集数据，例如传感器、在线服务、数据库和电子表格。作为所有后续分析的基础，收集到的数据的准确性和完整性至关重要。高效的数据收集确保数据是准确、相关且足够用于预期分析。
• 数据清理
  为了确保数据的准确性和一致性，数据清理是必要的。这个过程包括错误检测和纠正、缺失值处理、重复项删除和数据格式标准化。使用 OpenRefine、Trifacta 和 Pandas 等 Python 程序等工具通常可以完成数据清理。准确分析依赖于干净的数据，因为错误和不一致会严重影响结果。
• 数据集成
  数据集成包括合并来自多个来源的数据，以创建一个统一的、连贯的数据集。此过程的示例包括数据格式对齐、表连接和数据集合并。Talend、Informatica 和 Apache Nifi 等 ETL（提取、转换、加载）解决方案通常用于数据集成。良好的集成确保数据连贯且结构化，便于分析，从而提供对主题的全面理解。
• 数据转换
  将数据转换为适合分析的适当结构或格式的过程称为数据转换。这可能包括聚合、规范化以及创建新的计算字段。转换可确保数据的一致性，并以简化分析的方式对其进行格式化。Python 和 R 编程语言以及 ETL 技术通常用于数据转换操作。
• 数据探索
  数据探索是通过首次查看数据来理解其主要特征和可能需要进一步调查的主题的过程。为了查找模式、趋势和异常，此过程使用汇总统计、可视化和探索性数据分析 (EDA) 工具。分析人员可以为进一步研究创建假设，并从数据探索中获得见解。
• 数据剖析
  数据剖析包括评估数据的质量和组织。此过程有助于理解数据类型、分布、完整性以及变量之间的关系。为了在数据上创建元数据，使用了 Informatica Data Quality、Talend 和 SQL 查询等剖析技术。在开始更深入的检查之前，了解这些特征至关重要，以确保数据的质量和可靠性。
• 模式识别
  模式识别的目的是在数据中发现模式或规律。这可能包括寻找周期性模式、季节性趋势、变量之间的相关性以及其他重要联系。使用时间序列分析、关联规则挖掘和聚类等技术来查找这些模式。在数据中查找模式对于理解根本原因并支持基于过去趋势的决策至关重要。
• 数据浓缩
  数据汇总过程包括将大量数据集减少为更易于理解的格式。这通常通过计算均值、中位数、众数、范围、方差和均值偏差等汇总统计数据来完成。数据汇总过程有助于快速掌握其关键特征，从而减少在识别趋势和模式时可能压倒人脑的信息量。
• 数据可视化
  数据可视化将复杂数据转换为更易于理解的可视格式。Tableau、Power BI 和 Excel 等可视化工具提供了多种选项，包括条形图、折线图、饼图、直方图和仪表板。良好的可视化通过突出原始数据本身可能无法显现的趋势、联系和模式，使利益相关者更容易理解和利用数据。
• 报告
  报告以有组织的方式将分析后的数据呈现给利益相关者，从而促进他们的理解和使用。报告可以是动态的，如实时仪表板，也可以是静态的，定期生成。有效的报告对于传播见解和促进组织内的决策过程至关重要。Tableau、Power BI 和传统报告软件等工具通常用于创建全面且交互式的报告。

描述性分析的实证研究和实际应用

商业分析

案例研究：零售销售分析

一家大型零售连锁店使用描述性分析来检查其多个门店的销售数据。通过汇总和总结销售数据，公司确定了最高销售时段、顾客购买行为和畅销商品。诸如趋势图和热力图之类的可视化效果强调了季节性模式和销售的地理差异。因此，商店提高了整体销售业绩，根据特定地理区域定制了营销活动，并优化了库存管理。

医疗分析

案例研究：监测患者结果

一家医疗服务提供商使用描述性分析来跟踪医院绩效和患者结果。通过收集和汇编有关患者入院、治疗计划和恢复率的数据，该提供商确定了患者护理的趋势和模式。例如，可视化图表显示了哪些治疗方案对哪些疾病更有效。这些见解带来了改进的治疗方法、更高的患者护理质量和更低的医院再入院率。

营销分析

客户细分案例研究

一家受欢迎的电子商务公司采用描述性分析来对其客户进行细分。通过分析人口统计、购买和浏览数据，该公司能够识别出具有特定需求和兴趣的离散客户群体。使用可视化工具可以更好地展示这些细分及其特征。通过这种细分，得以提高客户满意度和保留率，提供定制化建议，并进行有针对性的营销活动。

会计信息

风险管理案例研究

一家金融机构使用描述性分析来评估风险和加强决策。通过分析过去的交易数据、信用评分数据和市场趋势，该公司识别出与高风险和低风险客户相关的模式。描述性统计和可视化强调了特定参数与违约率之间的相关性。因此，该机构能够更好地评估贷款申请、管理风险并创建更准确的财务模型。

供应链分析

库存管理案例研究

一家跨国制造公司采用描述性分析来简化其供应链流程。通过分析生产计划、供应商绩效和库存水平的数据，该公司确定了瓶颈和低效率。通过可视化工具绘制了整个供应链的图，突出了需要改进的领域。由此产生了更好的库存控制、更低的成本和更高的供应链效率。