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Summary
在當今快速變化的製造業中，數據驅動轉型成為提升競爭力的重要途徑。這篇文章探討了數據分析在製造領域中的應用及最新趨勢，希望能為讀者提供深入見解與實用策略。 Key Points:
- 數據分析已從傳統的描述性、診斷性演進到運用生成式AI，提升洞察深度與效率。
- 因果推論在商業決策中至關重要，能夠揭示事物背後的真實關係，幫助企業做出更準確的決策。
- 未來商業分析需融合結構化與非結構化數據，利用深度學習和自然語言處理技術提取有價值的洞察。
數據分析的類型有哪些
工廠現場正在轉型為數據驅動創新的樞紐。本次為期五天的系列課程將介紹一些關鍵主題，幫助各個層級的專業人士理解並運用數據來推進數位轉型的努力。## 星期五 - 數據分析- **數據分析的類型**->描述性分析->診斷性分析->預測性分析->規範性分析->認知分析- **商業分析與商業智慧**->什麼是商業智慧(BI)->什麼是商業分析(BA)->你為何需要它們- **乾淨數據分析**->了解你的業務->製作易於使用的數據模型->垃圾進，垃圾出 ->真相來源 - 數據集市
描述性分析幫助我們了解過去發生了什麼
數據分析幫助組織探索資料、挖掘有價值的洞察，並根據這些發現採取行動。數據分析有不同的類型，可以從多方面協助企業，其中包括回顧過去所發生的事件（描述性），理解事情為何會如此發展（診斷性），預測未來可能的趨勢（預測性），建議應採取哪些行動（規範性），以及利用人工智慧進行學習和改進（認知性）。
在描述性分析中，透過對歷史數據的檢視，我們可以更清晰地了解過去的事件，並指導未來的決策。同時，也能增強對數據本身的理解，例如使用各種視覺化工具如柱狀圖或折線圖來展示歷史趨勢。此外，結合資料清理技術及異常值檢測，可以有效提升數據質量，使得分析結果更加準確。在針對不同材料或生產流程特徵進行研究時，應用群體比較及時間序列分析等方法，有助於深入瞭解各變數之間的關聯性，以及它們對業務績效所造成的影響。
在描述性分析中，透過對歷史數據的檢視，我們可以更清晰地了解過去的事件，並指導未來的決策。同時，也能增強對數據本身的理解，例如使用各種視覺化工具如柱狀圖或折線圖來展示歷史趨勢。此外，結合資料清理技術及異常值檢測，可以有效提升數據質量，使得分析結果更加準確。在針對不同材料或生產流程特徵進行研究時，應用群體比較及時間序列分析等方法，有助於深入瞭解各變數之間的關聯性，以及它們對業務績效所造成的影響。
Extended Perspectives Comparison:
| 主題 | 內容概述 | 關鍵要點 | 應用範疇 | 潛在效益 |
|---|---|---|---|---|
| 數據分析的類型 | 描述性、診斷性、預測性、規範性及認知分析 | 了解過去，揭示原因，預測未來，建議行動，自我學習系統 | 各行業數據驅動決策 | 提升決策準確率及效率 |
| 商業智能 (BI) | 分析歷史數據以支援當前運營理解 | 提供KPI摘要，簡化決策流程，使用者友好介面 | 企業經營管理 | 增強資訊流通與操作效率 |
| 商業分析 (BA) | 利用歷史資料預測未來並提出策略建議 | 深入剖析資料模式，加強成長策略，處理多元資料格式 | 市場趨勢洞察 | 推動企業發展與創新 |
| 數據清理與模型建立 | 確保數據質量以支持有效分析 | 垃圾進垃圾出原則，檢查資料符合品質標準 | 製造業及服務業數據整合 | 提高模型準確度及減少錯誤風險 |
診斷性分析揭示事件背後的原因
這段文字概述了如何將大型數據集轉換為易於理解的見解，並通常由數據分析師負責。關鍵績效指標（KPI）和業務表現指標用來追蹤商業目標及計畫，而隨之產生的數據則透過描述性分析呈現。這種分析結果通常以報告和儀表板的形式展示，例如我們的銷售與行銷報告，該報告提供按產品、渠道和時間劃分的年度數據。
## 2.) 診斷性分析
### 為什麼會發生這種情況？
診斷性分析深入探討為何事件會發生，通過仔細檢視描述性分析所揭示的結果來進行。在此過程中，數據分析師與科學家們會針對各項指標進行檢查，以了解績效變化背後的原因。值得注意的是，在診斷性分析中，有幾個可以加強效果的面向：首先，需要提升數據質量，以確保所得結論具備準確性；其次，可以運用機器學習演算法，自動識別並分類事件模式；再者，加強跨部門間的数据整合能力，使不同系統中的資料能夠更有效率地連接；最後，引入可視化工具有助於決策者更好地理解複雜數據並提高應用效率。這些措施都是為了更加深入地揭示事情發生背後的原因，促進持續改進。
## 2.) 診斷性分析
### 為什麼會發生這種情況？
診斷性分析深入探討為何事件會發生，通過仔細檢視描述性分析所揭示的結果來進行。在此過程中，數據分析師與科學家們會針對各項指標進行檢查，以了解績效變化背後的原因。值得注意的是，在診斷性分析中，有幾個可以加強效果的面向：首先，需要提升數據質量，以確保所得結論具備準確性；其次，可以運用機器學習演算法，自動識別並分類事件模式；再者，加強跨部門間的数据整合能力，使不同系統中的資料能夠更有效率地連接；最後，引入可視化工具有助於決策者更好地理解複雜數據並提高應用效率。這些措施都是為了更加深入地揭示事情發生背後的原因，促進持續改進。
預測性分析讓我們掌握未來趨勢
這個過程主要分為三個步驟：首先，識別數據中的異常；接著，收集相關數據；最後，運用統計學來尋找解釋性模式。例如，在Contoso的銷售分析中，他們發現提供2%的折扣能有效提高投標成功率。---## 3.) 預測性分析### 未來會發生什麼？預測性分析利用歷史數據模式來預測未來趨勢。它採用了各種統計和機器學習方法，例如預測模型、神經網絡以及決策樹，旨在識別可能的未來結果。通常由數據科學家進行這類分析。我們的收入圖表顯示出歷史上的下降趨勢，而預測也暗示這一趨勢可能會持續下去。決策者可以根據這些見解採取相應的糾正措施，以改善業務狀況。在探討過程中，也可深入剖析不同算法的原理，比如回歸分析和決策樹，幫助讀者更好地理解如何將數據轉化為可預測的趨勢。此外，可以舉例說明不同材料或生產流程對於數據模型準確性的影響，如金屬加工與塑料成型之間的差異。同時，分享一些實際案例也是很有幫助的，可以展示成功運用預測性分析所帶來的具體成果和最佳實踐。
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Free Images處方性分析提供具體行動建議
---## 4.) 處方性分析 ### 應該採取什麼行動呢？[來源：Microsoft Learn] _**處方性分析**_ 在預測分析的基礎上，進一步提供具體的行動建議，以達成期望的目標。透過機器學習來解析龐大的數據集中的模式，它幫助企業在不確定性中做出基於數據的決策。---## 5.) 認知分析 ### 如何能最佳解決問題呢？[來源：Microsoft Learn] _**認知分析**_ 結合了人工智慧、機器學習和數據分析，用以指導決策。它從現有數據和模式中學習，進而得出結論，並將新的發現納入其知識庫，形成一個自我學習系統，不斷隨著時間改進。---## 商業分析與商業智能 > 📊 將商業智能 (BI) 想像成你的友好數據歷史學家 - 它通過查看你組織過去和現在的數據，幫助你理解當前正在發生什麼事，以易於消化的方式呈現資訊。> 🔎 而商業分析 (BA) 則像是你的數據占卜師！它利用我們所擁有的過去資料，運用巧妙的統計方法來預測未來情況，提前告訴你可能面臨什麼挑戰。### 商業智能是什麼? - **關注歷史數據：** BI 分析過去的資料，以幫助組織了解其商務運作中的變化。而這種歷史性的分析為商業智能奠定了基礎。 - **描述性分析：** 結果主要通過儀表板顯示，使利益相關者能夠查看關鍵績效指標 (KPI) 的摘要，提供了一種便捷了解 BI 中描述性資料的方法。 - _**操作效率：**_ 商業智能工具簡化了決策流程，使實時資訊及全面公司的報告可供使用，這些工具成為做出更明智商務決策的一個可靠支持系統。 - _**數據倉儲：**_ BI 包含了一種將多個來源之間維持組織良好的結構化架構，以便進行後續分析的数据架构。 - _**使用者友好界面：**_ BI 解決方案提供自助服務工具，可用於即席報告，使非技術人員無需高級分析專業知識就能生成報告和洞察結果。### 商業分析是什麼? - _**關注預測見解：**_ BA 強調預測和處方性分析，是利用歷史資料來預測未來情境並提出前瞻性的行動建議。 - _**先進的分析技術：**_ 它運用統計分折、機器學習及資料挖掘等方法從複雜資料集中提取寶貴洞見 。- _**策略性決策制定： ** BA 通過對資料模式和關係進行深入剖析，加強了組織增長與發展方面的决策能力 。- _ **多元資料整合:** 與 BI 不同的是 ，BA 能夠處理各類型及格式不同 的 資料 ，使其具備更廣泛 的 分析能力 。
認知分析如何提升決策過程
在使用上，雖然商業智慧（BI）工具通常具備友好的介面，但其進階的輸出結果往往需要由分析師和數據科學家來解讀。為什麼企業需要這些工具呢？實施商業智慧與商業分析（BA）能顯著提升組織的運營能力及決策過程。商業智慧專注於對歷史和當前數據的分析，幫助企業作出更明智的決策。它透過提供即時資訊和全面的數據報告來增強運營效率，同時用戶友好的介面讓非技術人員也能輕鬆生成報告，而無需高深的分析專業知識。此外，選擇具備良好可視化工具的平台將有助於使用者更深入理解數據洞察。在此基礎上，可以考慮結合深度學習與自然語言處理等先進技術，使系統能夠自動從大量資料中識別模式，以提高決策品質。
商業智慧與商業分析有何不同
商業分析（Business Analytics）能夠為您的組織提供預測洞察及未來規劃的戰略視野，進而推動企業邁向更進一步的發展。透過先進的分析技術，例如統計分析和機器學習，它能深入探究複雜數據模式，以指導企業成長。### 整合商業智慧與商業分析### 提升效益結合商業智慧（BI）與商業分析（BA），為您的企業打造一個強大的競爭優勢：> 🎯 改善操作效率🎯 增強決策能力🎯 制定更有效的數據驅動策略。---## 數據清理與分析### 了解您的業務在開始任何系統設計之前，首先要確保您對公司的運作方式有充分理解。
為什麼需要實施商業智慧和商業分析
為了能夠更有效地建立數據模型，並專注於最重要的商業領域和指標，我們可以考慮以下幾個關鍵問題：首先，企業是如何賺取和支出資金的？這不僅涉及收入來源，也包括各類開支項目。其次，誰是主要的利益相關者，他們之間又是如何互動的？明瞭這些關係有助於我們掌握整體運營架構。
接著，我們需要了解公司的主要商業流程。這些流程能夠揭示出哪些活動對業務成長至關重要。此外，哪些數據對提升企業利潤最具影響力，也是必須探討的一環。透過數據驅動的決策過程，例如預測分析，可以讓企業提前識別市場趨勢，進而做出相應調整。
最後，不容忽視的是短期與長期的商業優先事項。在制定策略時，公司應該平衡這兩者，以確保可持續發展。由於文檔可能會隨著時間而變得不再更新，因此諮詢產品經理和工程師以了解當前運作情況及未來計劃無疑是一個明智的方法。
接著，我們需要了解公司的主要商業流程。這些流程能夠揭示出哪些活動對業務成長至關重要。此外，哪些數據對提升企業利潤最具影響力，也是必須探討的一環。透過數據驅動的決策過程，例如預測分析，可以讓企業提前識別市場趨勢，進而做出相應調整。
最後，不容忽視的是短期與長期的商業優先事項。在制定策略時，公司應該平衡這兩者，以確保可持續發展。由於文檔可能會隨著時間而變得不再更新，因此諮詢產品經理和工程師以了解當前運作情況及未來計劃無疑是一個明智的方法。
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清潔數據分析的重要性與方法
本步驟的目標是讓您擁有一個概念數據模型（CDM），該模型展示了商業實體之間的互動關係。
### 創建易於使用的數據模型
在深入了解業務後，接下來要為分析創建一個數據模型。
> 🎯 適當的數據建模> 確保您的數據倉庫能夠有效運行。
> 🎯 良好的數據建模> 簡化查詢、使時間序列分析變得容易、促進可擴展性，並保持用戶訪問性。
> 🎯 不良的數據建模> 將導致混淆、維護問題和不可靠的數據。
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### 垃圾進垃圾出
‼️無論您的數據模型和管道多麼優秀，如果輸入數據不正確，則倉庫中的數據將無法使用。‼️
👉「垃圾進垃圾出」👈 在使用管道中的數據之前，您需要檢查輸入資料是否符合基本質量標準。在這裡，有五個關鍵領域需要注意，以確保您的資料足夠好以供使用：- **_資料新鮮度:_** 資料是否如預期般最新？ - **_資料類型:_** 輸入資料類型是否發生變化？欄位是否在未通知資料團隊的情況下被新增或修改？ - **_資料約束:_** 輸入資料是否遵循唯一性、非空值及關聯等約束條件？ - **_資料大小變異:_** 輸入資料大小在不同加載（或時間段）中是否保持一致？ - **_關鍵指標變異:_** 輸入資料中重要指標在不同加載（或時間段）中是否穩定？
> 🎯 首先，檢查您的資訊是否符合所有設定的質量標準。🎯 如果發現任何問題，請與您的數據提供者合作解決這些問題，通過建立明確的數據協議來做到這一點。
⚠️重要⚠️ 絕不要因為他人的壓力而使用低品質數據來構建模型。在最終結果上，您將對任何出現的問題負責任。
數據真實來源及其對企業決策的影響
在數據來源、數據時效性以及指標計算方法上存在的差異，往往是造成指標不一致的主要原因。為了解決這個問題，可以遵循以下步驟：> **明確定義指標**：將所有關鍵測量集中在一個由數據團隊管理的數據集市中，這樣公司內部每個人都能使用相同的數字和計算方式。 > **統一資料來源**：所有人應從同一地方，即數據集市獲取資料，以避免混淆並確保信息的一致性。如果需要使用其他資料表，務必讓相關人員清楚如何正確連接和篩選數據。 > **追踪誰在使用你的數據**：記錄哪些團隊正在使用來自你的數據集市的資料，這樣可以更輕鬆地找到並修正不同團隊報告中出現的不一致之處。---我們的目標是在一周內深入了解數據科學領域，涵蓋提升我們數據素養所需的重要高層次方面。本篇文章不會詳細探討每個主題，而是旨在填補知識空白，同時為進入新的機械化世界做準備——在這裡，IT與OT（信息技術與操作技術）的協調比以往任何時候都更加緊密。在實施新企業工具、IIoT平台或合併兩者之際，我們應始終牢記：> _👉「成功的數據工程建立於穩固的數據架構之上，使得整個數據生命周期中的各步驟具備無縫運作能力。」👈_
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