大数据分析、预测数据分析和数据挖掘构成 分析

高级分析是数据科学的一部分，它使用高级方法和工具来关注预测未来的趋势、事件和行为。这使企业能够执行高级统计模型，例如“假设”计算，以及对其操作的各个方面进行未来验证。

高级分析这个术语是几个分析子领域的保护伞，这些子领域在预测能力方面协同工作，

构成高级分析的主要领域是预测数据分析，大数据和数据挖掘，高级分析过程包括不同时间的所有三个区域。

那究竟什么是高级分析呢？

数据挖掘是高级分析的一个关键方面，它提供的原始数据将被大数据和预测分析所使用。大数据分析有助于整合现有的见解，在数据点和数据集之间建立联系，并清理数据。

最后，预测分析可以使用这些清晰的集合和现有的见解来推断和预测未来的活动、趋势和消费者行为。

高级分析还包括许多新技术，如机器学习和人工智能、语义分析、可视化、甚至神经网络。综合起来，它们可以帮助高级数据分析软件创建足够精确的画布，从而做出可靠的预测，并在更深层次上生成可操作的Bl洞察。

可以用高级分析做什么?

因为它涉及如此多的学科，并且具有如此广泛的适用性，所以高级分析有几个很好的用途。

营销团队可以充分地利用这一领域，因为他们的大部分工作都涉及了解消费者的偏好，以及解读消费者的偏好将如何演变，或者在未来可能达到什么目的。这可以帮助更有信心和更精确地提前规划战略、活动及产品。

看它的实际效果：

库存和仓库管理人员也可以在这些工具包括高级分析的BI工具中受益，通过了解资金流出情况，并将其与销售、以前的订单和其他数据集进行比较，可以加快订购流程并减少因购买不会在短期内出售或移动的库存而造成的浪费。

看它的实际效果：

即使是使用机器的制造商和其他组织也可以使用高级分析来创建自我维护系统以及早期报告，以防止代价高昂的磨损。对于这些公司而言，创建早期预警系统可以证明足以帮助节省数千美元的维修和设备成本。

甚至使用机器的制造商和其他企业也可以使用高级分析技术来创建自我维护系统，以及早期报告，以防止昂贵的磨损。对这些公司来说，建立早期预警系统足以帮助它们节省大量的维修和设备成本。

看它的实际效果：