分析类别决策分析主要有三种类型，每种类型都有不同的需求和用途。这些是预测分析、描述性分析和规范性分析。预测分析预测分析将历史和实时数据与未来预测相结合以进行规划。
为了预测未来事件它使用
统计模型来识别趋势和模式。营销、欺诈检测和风险管理是此类的一些应用示例。描述性分析描述性分析方法涉及使用历史和当前信息寻找数据中的趋势和联系。
目标是更好地了解过去发生的事情以及发生的原因。临时报告和分析是此类的常见用途。规范性分析规范性分析处理所有相关数据，以回答“我的企业应该做什么？”的问题。这种类型的使用优化算法来确定最佳可能的行动方案。
定价库存管理和资源分配
经常使用这种方法。商业智能如何运作？企业和组织都有关注点和目标。为了满足这些需求并跟踪目标的进展情况，他们必须首先收集数据、分析数据，并选择实现这些目标所需的活动。
商业系统提供用于分析的原始数据。数据经过处理并存储在仓库、云、应用程序和文件中。数据存储后，业务用户就可以访问数据，从而开始分析过程以解决业务问题。平台还提供将数据转换为表格或图表的工具。
它可以帮助向关键利益相关
者或决策者提供信息。不同的商业智能方法商业智能是一广泛的术语，包括收集、存储和分析业务运营或事件中的数据以优化性能的过程和技术。这不仅仅是一“具体的事情”。
度的企业视角提供了更广阔的企业视角，使人能够做出更 Cablevision Systems Corp.的业务联系人 明智的判断。近年来，商业智能取得了进步，增加了新的程序和操作来提高绩效。以下是这些过程的一些示例数据挖掘数据库、统计数据和机器学习可用于查找大型数据集中的模式。
报告向利益相关者提供信息以便他们得出结论并根据结果做出决策。绩效指标和基准-将当前绩效数据与过去的绩效信息进行比较，以使用自定义仪表板评估目标进度。描述性分析使用初步数据分析来了解发生的情况。
查询从数据集中提取答案以
回答特定于数据的查询。统计分析使用描述性分析的结果并使用统计数据对其进行扩展，例如这种模式是如何出现的以及为什么会发生。数据可视化创建数据分析的可视化表示，例如图表、图形和直方图，使数据更易于访问。
视觉分析视觉叙事可以帮助即时传达信息并保持分 通往学术殿堂的桥梁 析的流畅性。数据准备从不同来源收集数据，确定尺寸和测量值，并为数据分析做好准备。业务分析、数据分析和如何协同工作为您的业务创造价值商业智能包括业务数据和分析。
但是，它仅将这些元素用
作整过程的一部分。帮助用户了解数据的含义。数据科学家详细研究数据，使用统计和预测分析来查看和预测未来模式。数据分析是了解某件事发生的原因以及接下来可能发生的情况的一种方法。
商业智能获取来自分析的所有数据，并将其转化为人们可以理解和用来做出数据驱动决策的语言。简而言之，企业将数据分析作为其更广泛的商业智能战略的一部分。可以帮助回答特定问题并让您快速了解需要了解的内容。
但企业也可以使用分析来改进他们提出的问题以及从数据中学习的方式。业务分析不应该是一线性过程。这是因为一问题的答案很可能会引发后续问题和迭代。将该过程视为数据访问、发现、探索和信息共享的循环。
