分析简介

大数据分析、机器学习和人工智能 (AI) 侧重于预测能力来解决业务问题。 这些高级分析方法使组织能够做出数据驱动型决策并发现新的商机。

分析可以将原始数据转换为广泛的信息集合，从而对数据进行分类以识别和分析行为数据和模式。 组织使用这些信息不仅可以分析其运营的当前状态，还可以通过询问“What-if”问题来预测将来的行为和趋势。 此外，分析还可以帮助进行欺诈检测、图像识别、情绪分析和员工整体工作效率分析，常用于取代繁琐的手动流程。

考虑以下应用创建：您要求一名员工找出最近销售额激增的原因。 该员工可能需要费力地梳理每笔销售、会见客户、与销售人员交谈并研究市场趋势。 相反，您可以使用关键影响者视觉对象（它使用高级分析）来更快地获得解释。 视觉对象的好坏取决于您提供的数据，这意味着您仍然需要收集并整理数据。 但是，可以轻松为您完成实际分析，或者至少为您提供一个很好的起点。

通过减少手动工作，高级分析最终能够帮助组织做出更好的业务决策，并创造可行且有意义的结果。

以前，数据分析是由数据工程师执行的复杂任务。 如今，组织内各个团队中的很多人员都可以更轻松地使用和理解数据分析。 Power BI 是一款出色的工具，可用于快速从数据中提取可行见解。 它允许您为报表和仪表板中的数据生成视觉对象和指标，以便您和您的用户可以分析数据见解。 如有必要，他们可以开始进行简要分析并向下钻取到这些见解以获取更多详细信息。

在本模块的应用场景中，您在 Tailwind Traders 担任数据分析师一职。 您的任务是通过使用高级分析显示简要见解和视觉对象来创建支持关键业务决策的报表和仪表板。 每个团队都需要唯一的报表和仪表板：

• 产品团队想知道特定产品的销量是否不如其他产品。
• 销售团队专注于来年的销售预测。
• 仓库团队关注的是全球范围内仓库和装运位置的总体表现。

本模块概述了帮助您使用 Power BI 完成任务的内置功能。 学习完本模块以后，您将使用高级分析来识别趋势、跟踪数据变化并创建预测模型。 这些功能可以帮助您的组织做出更好的业务决策、计划和预测。