什么是数据分析？
数据分析用于将原始数据转化为可行的见解。它包括一系列工具、技术和过程，用于通过使用数据来发现趋势并解决问题。数据分析可以塑造业务流程，改善决策，促进业务增长。
为什么数据分析很重要？
数据分析可帮助公司更清晰和更深入地了解流程和服务。它为公司提供了有关客户体验和客户问题的详细见解。通过将模式从数据转变为将见解与行动联系起来，公司可以创建个性化的客户体验，构建相关的数字产品，优化运营并提高员工生产力。
什么是大数据分析？
大数据描述了大量以高速度大批量连续生成的不同数据集（结构化/非结构化和半结构化）。大数据通常以 TB 或 PB 为单位来衡量。1PB 等于 1000000GB。要直观了解这个单位，不妨想一下这一点：一部高清电影包含大约 4 GB 数据。1PB 相当于 250000 部电影。大数据集可测量从数百到数千乃至数百万 PB 的任意数值。
大数据分析是在大规模数据集中查找模式、趋势和关系的过程。这些复杂的分析需要特定的工具和技术、计算能力以及支持规模的数据存储。
大数据分析如何工作？
大数据分析遵循以下五个步骤来分析任意大数据集：
- 数据收集
- 数据存储
- 数据处理
- 数据清理
- 数据分析
数据收集
这包括识别数据来源并从中收集数据。数据收集遵循 ETL 或 ELT 流程。
ETL – 提取、转换、加载
在 ETL 流程中，生成的数据首先转换为标准格式，然后加载到存储中。
ELT – 提取、加载、转换
在 ELT 流程中，数据首先加载到存储中，然后转换为所需格式。
数据存储
根据数据的复杂性，数据可以移动到存储，如云数据仓库或数据湖。商业智能工具可以在需要时访问它。
数据湖与数据仓库的对比
数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务应用程序的关系数据。数据结构和架构已预先定义，以优化进行快速搜索和报告。数据经过了清理、丰富和转换，以充当用户可信任的“单一事实来源”。数据示例包括客户资料和产品信息。
数据湖则不一样，因为它可以存储结构化和非结构化数据，而无需进一步处理。捕获数据时不会定义数据或架构的结构，这意味着您可以存储所有数据，而无需小心设计，这在数据的未来使用情况未知时特别有用。数据示例包括社交媒体内容、物联网设备数据和移动应用程序中的非关系数据。
组织通常需要数据湖和数据仓库来进行数据分析。AWS Lake Formation 和 Amazon Redshift 可以满足您的数据需求。
数据处理
当数据到位时，必须对其进行转换和组织，以便从分析查询中获得准确的结果。有不同的数据处理选项可执行此操作。方法的选择取决于可用于数据处理的计算和分析资源。
集中处理
在托管所有数据的专用中央服务器上执行所有处理工作。
分布式处理
数据分布并存储在不同的服务器上。
批处理
数据会随着时间的推移而累积，并分批处理。
实时处理
数据将持续处理，计算任务将在数秒内完成。
数据清理
数据清理涉及清理任何错误，如数据重复、不一致、冗余或格式错误。 它还用于过滤掉任何不需要的数据，然后进行分析。
数据分析
在这一步，原始数据将转换为可行见解。以下是四种类型的数据分析：
1.描述性分析
数据科学家分析数据以了解数据环境中已发生的事情或正在发生的事情。它的特征是数据的可视化，例如饼图、条形图、折线图、表格或生成的叙述。
2.诊断分析
诊断分析是一种深入或详细的数据分析流程，用于了解某些情况发生的原因。它的特征是技术，例如向下钻取、数据发现、数据挖掘以及关联。在每种技术中，都使用多个数据操作和转换来分析原始数据。
3.预测分析
预测分析使用历史数据准确预测未来趋势。它的特征是技术，例如机器学习、预测、模式匹配和预测建模。在每一种技术中，计算机均经过训练，能对数据中的因果关系进行逆向工程。
4.规范性分析
规范性分析将预测数据提升到新水平。它不仅会预测可能会发生的情况，还能为对结果的最佳响应提供建议。同时可以分析不同选择的潜在影响，并推荐最佳行动方案。它的特征是图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络和建议引擎。
有哪些不同的数据分析技术？
自然语言处理
文本挖掘
传感器数据分析
异常值分析
是否可以自动化数据分析？
可以，数据分析师可以自动化和优化流程。自动化数据分析是使用计算机系统执行分析任务的实践，几乎不需要或无需任何人工干预。这些机制的复杂性各不相同，范围涉及从简单的脚本或代码行到执行数据建模、功能发现和统计分析的数据分析工具。
例如，网络安全公司可能会使用自动化从大量网络活动中收集数据，进行进一步分析，然后使用数据可视化来展示结果和支持业务决策。
是否可以外包数据分析？
可以，公司可以引入外部帮助来分析数据。外包数据分析使管理和执行团队能够专注于业务的其他核心运营。专业的业务分析团队是各自领域的专家，他们了解最新的数据分析技术，并且是数据管理方面的专家。这意味着他们可以更有效地执行数据分析，识别模式并成功预测未来趋势。但是，外包可能会面临知识转移和数据保密方面的业务挑战。
数据分析提高了客户的洞察
可在来自各种客户数据来源的数据集上进行数据分析，例如：
• 第三方客户调查
• 客户购买日志
• 社交媒体活动
• 计算机 Cookie
• 网站或应用程序统计数据
分析可以揭示隐藏的信息，例如客户偏好、网站上的热门页面、客户浏览时长、客户反馈以及与网站表单的交互。这使企业能够有效响应客户需求，并提高客户满意度。
案例研究：Nextdoor 如何使用数据分析来改善客户体验
Nextdoor 是可靠地连接和交换有用信息、商品和服务的社区中心。利用本地社区的力量，Nextdoor 帮助人们过上更快乐、更有意义的生活。Nextdoor 使用了 Amazon 分析解决方案用来衡量客户参与度及其所提供建议的有效性。借助数据分析，他们得以帮助客户建立更好的联系并实时查看更相关的内容。
数据分析可提供信息以便公司开展有效的营销活动
数据分析消除了市场营销、产品开发、内容创建和客户服务中的猜测。数据分析支持公司通过分析实时数据来推出目标内容，并对其进行微调。数据分析还提供了有关营销活动执行情况的宝贵见解。企业可以根据实时分析调整目标、消息和创意。分析可以优化市场营销，以提高转化率并减少广告浪费。
案例研究：Zynga 如何使用数据分析来增强市场营销活动
Zynga 是世界上最成功的手机游戏公司之一，开发了包括 Words With Friends、Zynga Poker 和 FarmVille 在内的热门游戏。全球有超过 10 亿玩家安装了这些手机游戏。Zynga 的收入来自应用程序内购买，因此他们通过使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务来分析游戏玩家在游戏中的实时行动，以计划更有效的游戏内营销活动。
数据分析提高了运营效率
数据分析可以帮助该公司简化流程，减少损失并增加收入。预测性维护计划、经优化的员工名单和高效的供应链管理可以指数级提高业务绩效。
案例研究：BT Group 如何使用数据分析来简化运营
BT Group 是英国领先的电信和网络集团，为 180 个国家/地区的客户提供服务。BT Group 的网络支持团队使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务实时了解英国范围内在其网络上进行的呼叫。网络支持工程师和故障分析师使用该系统发掘网络中的问题，并响应和成功解决。
案例研究：Flutter 如何使用数据分析加速游戏运行
Flutter Entertainment 是全球最大的在线体育和游戏提供商之一。他们的使命是以安全、负责且可持续的方式为超过 1400 万客户提供娱乐服务。在过去几年中，Flutter 从大多数源系统中获得的数据越来越多。庞大的数据量及延迟是公司一直面临的挑战。Amazon Redshift 帮助 Flutter 随着需求的增长而扩展，同时提供一致的最终用户体验。
数据分析可提供信息以促进产品开发
组织使用数据分析来确定产品开发的新功能，并确定新功能的优先级。他们可以分析客户需求，在更短的时间内提供更多功能，并更快地推出新产品。
案例研究：GE 如何使用数据分析加速产品交付
GE Digital 是通用电气（GE）的子公司。GE Digital 在多个不同的垂直市场中拥有许多软件产品和服务。一个产品称为 Proficy Manufacturing Data Cloud。Amazon Redshift 使他们能够极大地改善数据转换和数据延迟，从而能够为客户提供更多功能。
数据分析可为数据运营的扩展提供支持
数据分析在数据迁移、准备、报告和集成等多个数据任务中引入了自动化流程。它消除了手动流程效率低下的问题，并减少了完成数据操作所需的时间和人工工时。数据分析支持扩展，让您可以快速部署新创意。
案例研究：FactSet 如何使用数据分析来简化客户整合流程
FactSet 的使命是成为内容和分析的领先开放平台。移动数据涉及大型流程、客户端的多名不同团队成员以及 FactSet 的多名人员。每当出现问题时，很难找出数据移动过程中出错的那个环节。Amazon Redshift 帮助简化了流程，使 FactSet 的客户能够更快地进行扩展，并带来更多数据来满足他们的需求。
数据分析在企业中的作用
企业从多个面向客户的渠道和内部渠道捕获统计数据、定量数据和信息。但是，要找到关键见解，需要仔细分析海量数据。这可不是一件容易的事。看看数据分析和数据科学为企业增值的一些示例。
数据分析提高了客户的洞察
可在来自各种客户数据来源的数据集上进行数据分析，例如：
- 第三方客户调查
- 客户购买日志
- 社交媒体活动
- 计算机 Cookie
- 网站或应用程序统计数据
分析可以揭示隐藏的信息，例如客户偏好、网站上的热门页面、客户浏览时长、客户反馈以及与网站表单的交互。这使企业能够有效响应客户需求，并提高客户满意度。
案例研究：Nextdoor 如何使用数据分析来改善客户体验
Nextdoor 是可靠地连接和交换有用信息、商品和服务的社区中心。利用本地社区的力量，Nextdoor 帮助人们过上更快乐、更有意义的生活。 Nextdoor 使用了 Amazon 分析解决方案用来衡量客户参与度及其所提供建议的有效性。借助数据分析，他们得以帮助客户建立更好的联系并实时查看更相关的内容。
数据分析可提供信息以便公司开展有效的营销活动
数据分析消除了市场营销、产品开发、内容创建和客户服务中的猜测。数据分析支持公司通过分析实时数据来推出目标内容，并对其进行微调。 数据分析还提供了有关营销活动执行情况的宝贵见解。企业可以根据实时分析调整目标、消息和创意。分析可以优化市场营销，以提高转化率并减少广告浪费。
案例研究：Zynga 如何使用数据分析来增强市场营销活动
Zynga 是世界上最成功的手机游戏公司之一，开发了包括 Words With Friends、Zynga Poker 和 FarmVille 在内的热门游戏。全球有超过 10 亿玩家安装了这些手机游戏。 Zynga 的收入来自应用程序内购买，因此他们通过使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务来分析游戏玩家在游戏中的实时行动，以计划更有效的游戏内营销活动。
数据分析提高了运营效率
数据分析可以帮助该公司简化流程，减少损失并增加收入。预测性维护计划、经优化的员工名单和高效的供应链管理可以指数级提高业务绩效。
案例研究：BT Group 如何使用数据分析来简化运营
BT Group 是英国领先的电信和网络集团，为 180 个国家/地区的客户提供服务。BT Group 的网络支持团队使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务实时了解英国范围内在其网络上进行的呼叫。网络支持工程师和故障分析师使用该系统发掘网络中的问题，并响应和成功解决。
案例研究：Flutter 如何使用数据分析加速游戏运行
Flutter Entertainment 是全球最大的在线体育和游戏提供商之一。他们的使命是以安全、负责且可持续的方式为超过 1400 万客户提供娱乐服务。在过去几年中，Flutter 从大多数源系统中获得的数据越来越多。庞大的数据量及延迟是公司一直面临的挑战。Amazon Redshift 帮助 Flutter 随着需求的增长而扩展，同时提供一致的最终用户体验。
数据分析可提供信息以促进产品开发
组织使用数据分析来确定产品开发的新功能，并确定新功能的优先级。他们可以分析客户需求，在更短的时间内提供更多功能，并更快地推出新产品。
案例研究：GE 如何使用数据分析加速产品交付
GE Digital 是通用电气（GE）的子公司。GE Digital 在多个不同的垂直市场中拥有许多软件产品和服务。一个产品称为 Proficy Manufacturing Data Cloud。
Amazon Redshift 使他们能够极大地改善数据转换和数据延迟，从而能够为客户提供更多功能。
数据分析可为数据运营的扩展提供支持
数据分析在数据迁移、准备、报告和集成等多个数据任务中引入了自动化流程。它消除了手动流程效率低下的问题，并减少了完成数据操作所需的时间和人工工时。数据分析支持扩展，让您可以快速部署新创意。
案例研究：FactSet 如何使用数据分析来简化客户整合流程
FactSet 的使命是成为内容和分析的领先开放平台。移动数据涉及大型流程、客户端的多名不同团队成员以及 FactSet 的多名人员。每当出现问题时，很难找出数据移动过程中出错的那个环节。Amazon Redshift 帮助简化了流程，使 FactSet 的客户能够更快地进行扩展，并带来更多数据来满足他们的需求。
AWS 如何为数据分析提供帮助？
AWS 提供全面、安全、可扩展且经济高效的数据分析服务。AWS 分析服务可满足所有数据分析需求，并使各种规模的组织和各个行业能够利用数据重塑其业务。AWS 提供专门构建的服务来获得最佳性价比：数据移动、数据存储、数据湖、大数据分析、机器学习和它们之间的任何交互。
- Amazon Kinesis Data Analytics 是使用 Apache Flink 实时转换和分析流数据最简化的方法。它提供内置功能以筛选、聚合和转换流数据以进行高级分析。
- 借助 Amazon Redshift，您可以在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据。
- Amazon QuickSight 是一种专为云而构建的可扩展、无服务器、可嵌入且采用机器学习支持的商业智能（BI）服务。通过使用 QuickSight，您可以轻松创建和发布包含基于机器学习见解的交互式 BI 控制面板。
- Amazon OpenSearch Service 可让您轻松执行交互式日志分析、实时应用程序监控、网站搜索等工作。
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您可以通过以下方式开始您的数字化转型之旅：
- AWS Data Lab – 客户与 AWS 技术资源之间的联合工程协作，以加速数据和分析计划。
- AWS D2E 计划 – 与 AWS 合作，以更快速度、更高精度在更大范围内移动。
