CPDA数据分析师应用的数据分析技术

数据分析并不是什么新鲜事。然而，如今，不断增长的数据量和可用的高级分析技术意味着CPDA数据分析师可以更快地获得更深入的数据洞察力。大数据和现代技术带来的洞察力更准确、更详细。除了使用数据为未来决策提供信息外，CPDA数据分析师还可以使用当前数据立即做出决策。

使CPDA数据分析师如此强大的一些技术是：

机器学习：人工智能（AI）是开发和使用可以模拟人工智能来完成任务的计算机系统的领域。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，对数据分析非常重要，并且涉及可以自我学习的算法。 ML 使应用程序能够接收数据并对其进行分析以预测结果，而无需有人明确地对系统进行编程以得出该结论。CPDA数据分析师可以在一小部分数据上训练机器学习算法，系统将在收集更多数据时继续学习，随着时间的推移变得更加准确。

数据管理：在分析数据之前，CPDA数据分析师需要制定程序来管理进出系统的数据流并保持数据井井有条。还需要确保企业的数据是高质量的，并将其收集在中央数据管理平台 (DMP) 中，以便在需要时使用。建立数据管理计划有助于确保CPDA数据分析师所服务的企业在如何组织和处理数据方面保持一致。

数据挖掘：术语数据挖掘是指对大量数据进行排序以识别模式并发现数据点之间关系的过程。它使CPDA数据分析师能够筛选大型数据集并找出相关的内容。然后，企业可以使用此信息进行分析并为企业的决定提供信息。当今的数据挖掘技术使CPDA数据分析师能够异常快速地完成这些任务。

预测分析：预测分析技术可帮助CPDA数据分析师分析历史数据以预测未来结果和各种结果发生的可能性。这些技术通常使用统计算法和机器学习。更准确的预测意味着企业可以做出更好的决策，并为成功做好准备。它使CPDA数据分析师能够预测客户的需求和关注点，预测未来趋势并在竞争中保持领先。