大数据时代，很多领域都应用了数据分析，这篇文章想要给大家分享的关于数据分析的类型模式，包括描述型，诊断型，预测型，指导型这四种。小编觉得是比较有趣的，感兴趣的朋友就继续往下看吧。
1. 描述型：发生了什么?
这是最常见的一种。在业务中，它向分析师们提供业务的重要衡量标准的概览。一个例子是每月的利润和损失账单。类似地，分析师可以获得大批客户的数据。了解客户(如，30%的客户是自雇型)的地理信息也可认为是“描述型分析”。充分利用可视化工具能增强描述型分析所带来的信息。
2. 诊断型：为什么会发生?
这是描述型分析的下一步难题。通过评估描述型数据，诊断分析工具使得分析师们能够深入分析问题的核心原因。设计良好的商业信息dashboard整合了时间序列数据(譬如，在多个联系时间点上的数据)的读入、特征的过滤和钻入功能，能够用于这类分析。
3. 预测型：可能发生什么?
预测型分析主要是进行预测。某事件在将来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是估计事情可能发生的某个时间点，这些都可以通过预测模型完成。预测模型通常运用各种可变数据来作出预测。数据成员的多样化与可能预测的目标是相关联的(如，人的年龄越大，越可能发生心脏病，我们可以说年龄与心脏病风险是线性相关的)。随后，这些数据被放在一起，产生分数或预测。
