成功企業都在用的數據分析法！

​「大數據」、「數據分析」等科技字眼在企業之間可謂熱門的流行用語，不同行業都希望利用這些技術助長自身企業的成長。成功企業們不時向對大眾分享這些高科技對它們業務上的幫助，這一個個的實在的成功案例穩固了大眾對先進科技的認同。

但是，對於企業而言，在投資科技方案時，它們需要作出多方面的考量。只靠道聽塗說並不能排解決策者們的顧慮，何不直接為大家解釋這些科技名詞？以下為大家說明「數據分析方法」。

甚麼是數據分析（Data Analytics）？
數據分析是從大量數據中找出價值的過程，而所謂價值，就是對企業業務有益的資訊。最基本的數據分析方法共有四種：描述性分析、診斷性分析、預測性分析及指導性分析。這個排序同時反映了它們在實行上的複雜程度。它們當中以描述性分析最簡單，指導性分析最難。理論上，愈複雜的分析方法能夠在數據中探勘出愈有用的見解。分析方法的選擇很大程度上取決於企業的經營目標。複雜的分析方法若無法滿足企業需足，那只是空有技術而無用。

發生過甚麼？——描述性分析（Descriptive Analytics）
描述性分析能為企業解決「發生過甚麼？」的問題，如：「上半年的銷售表現如何？」、「居家辨公的效率如何？」。描述性分析的分析對象為過去的數據。相關數據分析人員會從各方面掌握數據的狀態，然後透過分析客觀地描述企業過去的表現。描述性分析的結果有助企業評估自身當前的狀態，並以此為參考去規劃一下步的經營方向。

為甚麼發生過？——診斷性分析（Diagnostic Analytics）
當了解狀況後，我們自然地就想找到造成這個現象的原因。診斷性分析正正能夠解決「為甚麼發生過？」的問題，如：「為甚麼上半年的銷售表現未達目標？」、「為甚麼居家辨公方式不能改善員工的效率？」。於是，人們往往會接連使用描述性分析及診斷性分析。在使用診斷性分析時，相關人員會利用先前描述性分析的結果及其他的數據，透過查看數據之間的關聯點，歸納出構成現狀的原因。

未來會發生甚麼？——預測性分析（Predictive Analytics）
每個人都想擁有預知未來的能力，企業更想。預知未來有助企業事先了解將來的狀況，並作出應對的準備。預測性分析賦予企業解答「未來會發生甚麼？」的能力。預測性分析能夠解答如「下年度的用戶活躍度會是如何？」、「公司明年同時段的表現會是如何？」等問題。在這個方法中，相關人員運用描述性分析及預測性分析的結果，找出它們當中的趨勢、關聯性及因果關係，以此提出對未來的預測。
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如何做到？——指導性分析（Prescriptive Analytics）
指導性分析是最複雜的分析方法，它牽涉着更多先進技術。這個方法解答「如何做到？」的問題，如：「怎樣才能在明年達到這個銷售額？」、「怎樣才能維持顧客滿意度？」。要解答這類問題，相關人員必須能夠計算出以不同方式解決問題的結果及其可能性。相關人員於是利用機器學習、人工智能等技術去模擬實行結果。透過比較，相關人員便能找出最理想的解決方法。

​結語
希望這篇文章能讓您理解四種數據分析方法的意思及作用。如上文可見，不同的分析方法能為企業帶來不同程度上的見解以解決一個企業問題。科技是幫助企業達成目標的工具，希望大家都能享用到科技對企業的助益！

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