因此，了解什么是统计分析可以让您将数据转化为竞争优势。当客户对他们所获得的服务要求越来越高并且公司每年增加四个竞争对手时，这一点非常重要。
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统计分析有哪些类型？
统计分析有 7 种类型：描述性、推理性、预测性、规定性、探索性、因果性和机械性。
描述性的
顾名思义，描述性统计分析用 医师数据 于描述数据集的特征。这些信息通常以表格、图表和图形的形式综合。然而，它不允许做出结论或概括。
示例：“42% 的受访客户更喜欢在线购买。”
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推理性
推论统计分析用于建立变量之间的关系，并帮助您得出有关数据集所涉及的一组人的结论。在统计分析的类型中，推理分析是根据 对较大群体（总体）中的个体（样本）的研究来估计其特征的分析。
示例： “在 42% 喜欢在线购物的受访客户中，有一半是女性”——在这里，您已在首选购买方式（变量 1）和客户性别（变量 2）之间建立了关系。
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预测性
第三种统计分析是预测性的。该模型用于根据最近或历史数据描述未来结果、行为和趋势的概率。它通常是使用大数据、机器学习和算法相结合的技术来完成的。
然而，值得注意的是，没有任何统计方法能够 100% 准确地预测未来。这项技术的目的只是回答“根据我们手头的信息会发生什么？”的问题。
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规定性的
如果您想知道如何进行统计数据分析来回答“做什么”的问题，规范模型可以帮助您。其主要目标是促进决策过程。
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探索性
探索性分析提供了数据预览并有助于获得有关数据的关键见解，因为它完全专注于分析数据中的模式以识别可能的关系。它通常与其他类型的统计分析相结合。
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因果关系
因果分析有助于理解和确定事情发生的“原因”或事情为何是它们看起来的样子。对于那些注意到问题“症状”但难以找到其根源的公司来说，这是一个有用的模型。
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机械师
最后，机械分析用于了解观察到的变量可能影响其他变量的确切变化。这意味着假设系统可以受到其自身元素的影响。然而，这种统计分析没有考虑外部影响。
正如您所看到的，有多种模型可以解释统计数据。如果你想了解未来并想知道算法如何一路帮助你，你一定会喜欢这个 Ted 演讲：
做数据分析需要什么？
要进行数据分析，您必须定义一个您还没有答案的问题，以及从可以帮助您获取信息的人那里收集信息的技术。
制定明确的组织、存储和管理响应的策略也很重要。这可以通过简单的 Excel 电子表格、复杂的数据库或专门的解决方案来完成。
如果您对该主题不太熟悉，请不要担心。大多数客户关系管理软件都具有分析功能，可以帮助您了解公司处理的所有数据。
