分三步进行的高级分析–如何使描述性，预测性和规范性分析为您服务?

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分三步进行的高级分析–如何使描述性，预测性和规范性分析为您服务?

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-06-11

由于每天要以2.5亿亿字节的速度创建数据

预计到2020年数据量将达到40兆字节-各种类型的企业都可能淹没在信息海啸中，并努力使这一切变得无意义，企业苦恼的问题不再是“我是否有足够的数据？” 而是“可以使用哪种数据，我该怎么办？” 答案是分析-描述性，预测性和说明性-可以将原始数据转换为可操作的情报，使企业能够提高其运营效率，节省资金，遵守法规要求等等。

在公用事业行业中公司收集了大量有关其输配电基础设施周围植被的数据

这些信息可帮助他们防止断电并改善客户服务，并符合众多法规要求，实用程序使用多种遥感技术收集数据，这些技术每天都可以生成TB级的原始数据，这些地理空间技术使公用事业公司能够评估树木的健康状况，进行森林清查，分析土壤成分并对其资产和基础设施进行清查，由于这些技术可产生高分辨率图像，因此数据集可能会过大，并使公司处于“数据超载”状态。

遇到这种数据过载的公司需要利用高级分析来从大量数据中快速提取商业智能

以支持运营目标，提高效率和节省成本，并使它们能够快速，轻松地满足任何特定于行业的合规性要求。

1、描述性分析：驯服数据过载的步

企业收集或从第三方来源收集的原始数据是帮助公司解决问题或实现关键目标的基础。但是如果没有其他分析工具，它们很难应对这些挑战，对于公用事业而言，描述性分析是植被管理计划的基础，可提供植被的地理空间位置及其与附近基础设施的关系，并帮助他们确保遵守行业规则。

实用程序使用描述性分析来：

1、测量接近测量和建模的导线状况

2、可视化植被对道路权的影响

3、确认地址和联系方式

4、记录周围植被的健康状况，种类，高度和体积。

2、预测分析：使描述性数据更进一步

预测分析利用描述性分析的结果来帮助企业管理风险并确定需要采取的措施，借助预测分析，公司可以检查一段时间内的趋势并量化以前可能尚未意识到的未知风险因素；对于公用事业而言，可以通过调整其基于周期的检查来优先考虑影响客户的潜在风险并降低运营支出，预测分析依靠高级机器学习算法来提供基于风险的模型。通过这些模型，公司可以创建一个的，具有成本效益的工作计划，该计划将描述性分析与其他特定于位置和行业的数据集结合在一起，例如公用事业公司将纳入有关天气，土壤类型，中断报告和根本原因分析的数据，以创建动态的，基于证据的风险评估。

公用事业公司如何将描述性数据与特定于地理位置的环境和气候数据结合在一起

通过整合这些信息，公用事业公司能够建立一个框架，以帮助预测植被对输电和配电基础设施构成风险的地方。

3、规范分析：从描述数据中开发可行的见解

规定性分析使公司能够将说明性数据转换为关键业务，可操作的见解，规范分析通常由管理层使用，它可以帮助优化操作，通过查看基于条件或基于风险的模型来确定支出的优先级，量化过去数据集的变化，为将来进行更准确的审计和预算，公用事业公司可以使用预测分析来识别风险的植被，然后运行有助于其评估某些地理位置的破坏影响的模型，由此产生的情报是一个说明性模型，该模型可帮助公用事业公司的管理团队在可能对故障造成影响的地区（可能影响大量客户，可能存在严重事故的地区）优先进行植被管理工作，基础设施或发生大火的风险更大，尽管当今可获得大量数据，但提取数据以进行高质量的描述性，预测性和描述性分析的能力对所有类型的企业都至关重要，通过以易于访问和易于理解的方式向员工提供重要的见解，企业将为自己创造优势，无论是降低成本，开发更有效的流程还是确保合规。

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