1、描述型分析：发生了什么?

描述性分析也可以叫做现状分析，是对目前数据达成情况的数据化呈现，数据分析师需要结合业务提出关键指标，对关键指标进行各个维度呈现，或者使用基本数据分析方法实现基本数据分析可视化。

特点：

1）广泛的，精确的实时数据

2）有效的可视化

具体应用：

2、诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析，是结合描述型数据分析，结合实际业务，对数据中发现的痛点进行定性分析。

特点：

1）能够钻取到数据的核心

2）能够对混乱的信息进行分离

具体应用：

例如某个时间点的销售额明显下降，通过数据下钻分析Top商品的销售情况，判断是否商品Top商品发生季节性变化，或者下钻到具体哪个大区下降明显，再下钻到对应大区的下级。

诊断分析需结合具体的数据分析方法，对波动业务指标进行合理化数据分析，方法包括对比分析、分组分析、机构分析、分布分析、交叉分析等。

3、预测型分析：可能发生什么?

预测型分析是根据已知信息运用定性和定量的分析理论与方法，对未来发展趋势和水平进行判断和推测的数据分析方法。未来发生可能性、可量化值，事件发生的时间点都是预测分析的研究范畴。

特点：

1）使用算法确保历史模型能够用于预测特定的结果

2）使用算法和技术确保自动生成决定

具体应用：

预测分析分为定量预测和定性预测。

定性定量预测是通过数据工具对事件进行定量描述，预测其发展趋势，具体可分为数值和分类预测。

数值预测是最常用的预测方法，应用于用户数、收入、GDP、人口等数量预测。

分类预测用于用户是否流失，用户是否购买，用户是否参与等。

预测分析需要注意，业务为主，技术为辅，得到的结果需要结合实际业务而具体设计执行策略。

4、指令型分析：应采取什么措施?

指令模型的实现是基于前三项的分析方法来实现的分析，通过数据分析来帮助需求方决定运营措施。

特点：

1）依据测试结果来选定最佳的行为和策略

2）应用先进的分析技术帮忙做出决策

具体应用：

如前面举例销售额发生下降是因为商品换季导致Top商品下降，那么数据分析师需要协助运营人员，对过往同期热销商品，采取促销和推广的方式提升整体商品销量。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/eIHOI8UK-uxda94mq43YoQ