留学热门专业：数据分析的分析类型有哪些？
留学热门专业：数据分析的分析类型有哪些？
随着数据分析热潮的持续发酵，我们今天继续来聊一聊数据分析的话题。
有四种主要的数据分析类型：
描述性分析，它回答了“发生了什么？”的问题。
诊断性分析，它回答了“为什么会发生这种情况？”的问题。
预测性分析，它回答了“未来可能会发生什么？”的问题。
规范性分析，它回答了“我们下一步应该做什么？”的问题。
规范性分析被称为“数据分析的未来”，是有充分理由的。这类分析超越了单纯的解释和预测的功能，可以给出最佳行动方案。它在推动基于数据的决策方面特别有用。
在业务中使用时，数据分析通常称为商业分析。所有四种类型都可以一起使用，以描绘业务情况的全貌。
你可以从描述你所看到的趋势开始，深入了解这些趋势发生的原因，并对这些趋势是否会重现做出明智的预测。
而规范性分析使事情更进一步，它提出了你可以采取的行动来实现组织目标。下文是规范性分析的入门介绍，以及它在各行业中的六个应用示例。
什么是规范性分析？
规范性分析是利用数据分析来确定最佳行动方案的过程。通过考虑全盘因素，这种类型的分析会为后续步骤提供建议。因此，规范性分析是数据驱动型决策的宝贵工具。
机器学习算法通常用于规范性分析，以比人类更快且通常更有效的方式解析大量数据。使用“if”和“else”语句，可以梳理数据并根据特定的需求组合提出建议。例如，如果数据集中至少50%的客户反馈对客户服务团队“非常不满意”，则算法可能会推荐额外的培训给客户服务团队。
重要的是要注意：虽然算法可以提供基于数据的建议，但它们不能取代人类的辨别力。规范性分析是一种为决策和战略提供信息的工具。在你的公司，可以使用规范性分析进行手动分析、开发专有算法进行分析或使用具有内置算法的第三方分析工具。
实际应用中的规范性分析案例包含：
1.风险投资：投资决策
投资决策虽然通常基于直觉，但可以通过风险识别的算法来加强。
2.销售：客户评分
规范性分析的潜在客户评分（也称为潜在客户排名）应用，在销售中发挥着重要作用。
3.内容策划：算法推荐
如果你曾经浏览过社交媒体平台或约会应用程序，你可能已经通过算法内容推荐亲身体验过规范性分析。
4.银行业：欺诈检测
规范分析的另一个算法用途是检测和标记银行欺诈。
5.产品管理：开发和改进
规范性分析还可以为产品开发和改进提供信息。产品经理可以通过调查客户、使用产品的Beta版本进行测试、对非当前产品用户的人进行调研，以及在当前用户交互时收集行为数据来采集用户数据。
那么问题来了： 现在转专业还来得及吗？ 要说哪些专业更适合做数据相关工作，答案肯定是数据科学DS/Data Science和商业分析BA/Business Analytics。而有数学、统计、计算机、市场营销、电子商务、经济学背景的同学转专业可能性最大。 其中最值得提的是Computer Science（CS）计算机科学专业，是上述专业里选择面相对更广的、更实用的。计算机科学专业主要掌握与计算沟通交流的语言逻辑规则（如C++，JAVA，HTML5等），即学即用非常务实。如果具备CS的背景，可以比较轻松选择多元转型。但数据分析背景想转型计算机，就得好好恶补一番了。 此外，硕士阶段申请该专业的人数占比最大(根据启德留学客户服务数据），高达68.1%，无论是转专业申请还是深造，可见大多数同学都倾向于硕士阶段再“卷一波”提高竞争力。 国家院校推荐 美国院校推荐 卡内基梅隆大学、宾夕法尼亚大学、华盛顿大学西雅图分校等 英国院校推荐 伦敦大学学院、爱丁堡大学、曼彻斯特大学、诺丁汉大学、利兹大学、格拉斯哥大学、南安普顿大学 澳洲院校推荐 数据科学通常是澳大利亚多数大学IT专业下设方向之一，澳大利亚国立大学与澳大利亚最大的数据创新网络——CSIRO（联邦科学与工业研究组织）下辖的Data61部门共同成立创新研究院，在数据科学领域做大量创新研究。 而在2019年，悉尼科技大学的操龙兵教授因在数据科学领域的杰出贡献，荣获澳大利亚最负盛名的科学奖。悉尼科技大学研发的 Data Arena 是一个 360 度交互式数据可视化设施，用途非常广泛，可以帮助政府、企业和科研工作简化复杂的信息。 另外，昆士兰大学的数据科学成为澳大利亚首例把计算、高级统计、数学和商业知识应用于工业、政府、社会和科学背景的专业。 加拿大院校推荐 多伦多大学（在 Applied Computing 应用计算机下面以分支形式设置）、英属哥伦比亚大学（主校区和分校区均有开设）、渥太华大学、蒙特利尔大学（开设在蒙特利尔高等商学院）、西安大略大学、卡尔加里大学、西蒙菲莎大学、滑铁卢大学。
下一篇文章 ，小编讲展开讲解实际应用中的规范性分析例子。
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参考文章：
https://online.hbs.edu/blog/post/prescriptive-analytics
撰稿：Ivy
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