分析とは

分析の目的は、単一のソースまたは複数のソースから収集された既存のデータを取得し、それを使用して最適な決定に到達することです。 基本的に、分析は分析の科学として最適に定義できます。 これは、現実的な判断が必要な状況で最も一般的に使用されます。 収集された過去の経験と経験則をデータに追加して、意思決定の質的な側面を作成できます。 しかし、実際の情報のさまざまな要因から選別された適切なデータソースがなければ、分析の概念で決定を下したとは言えません。

一般的に、分析の最も頻繁な使用の1つはビジネスの分野です。 分析会社のマネージャーまたは研究者は、履歴パターンと組み合わせたさまざまなデータマイニング手法を使用して、特定の市場またはビジネスのパフォーマンスに関する予測を行うことができます。 これは通常、既存の運用モデルを改善するために行われます。 数学は非常に重要であり、グラフまたは膨大な数によって決定が行われます。

統計確率と運用調査は、戦略分析の2つの一般的な形式です。 これは、大規模な母集団またはサンプルベース内であっても、イベントの長期的な頻度またはイベントが発生する割合を判断するのに役立ちます。 アルゴリズムのモデリングと分析は、最大値と最小値の概念を見つけるのに役立ちます。 マキシマは特定の目的関数の最終的な利回りまたは利益の定義であり、 最小値は損失またはリスクのレベルを定義します。 プロセス全体で科学的方法を使用する必要があります。

Web分析は、インターネットからのデータの収集、測定、およびレポートを定義します。 Web使用の最適化と理解は、オフサイトとオンサイトの分析という2つの異なる方法で処理されます。 オフサイト分析は、インターネット内の特定の概念の可能性を測定します。 たとえば、ある人がWebサイトのアイデアを持っている場合、オフサイト分析は、その概念の実行可能性に関する情報を研究者に提供します。 オンサイト分析では、キーワードの成功やアクション可能なリンクなどの詳細の形で、実際にオンラインになっているユーザーの使用パラメーターと全体的なエクスペリエンスを決定します。

分析の別の利用法は、特に個人の投資に関して、銀行および金融部門です。 企業または機関が管理しているポートフォリオは、データ収集のさまざまな側面を使用して、個人または企業の財務の適切な組み合わせを見つけます。 ポートフォリオの最適な方法と時間枠を決定するために、残高、リスク、収入、支出をすべて処理できます。