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描述性分析对于找出企业某些趋势背后的因素特别有用。例如，如果一家电商商店注意到其销售额在过去三个月内突然飙升，它可以使用描述性分析来确定这种增长何时开始。

通过确定具体日期，电商企业可以将销售额的增长与新网站设计的发布日期保持一致。过去的趋势可以帮助企业回答这些“为什么”的问题，并更好地为未来做好准备。如果一家公司注意到夏季的销售额有所增长，那么提前增加这些月份的可用库存将有助于在繁忙时期平稳运营。

这种分析形式是最常用的分析形式之一，主要是因为它的应用范围很广泛。

2.社交媒体分析
随着数据分析师可用工具的不断改进，新的分析领域也变 亚美尼亚电话号码列表 得越来越普及。社交媒体分析就是这一创新的产物，如今世界各地的企业都在使用自然语言处理(NLP) 从海量书面数据中提取含义。

社交媒体分析结合自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 技术，快速处理由推文、Facebook 帖子和其他社交网站生成的海量数据。考虑到社交媒体的流行程度，社交媒体是深入了解公司公众认知的绝佳途径。通过分析数千条提及品牌的帖子，社交媒体分析工具可以追踪消费者行为，并绘制品牌情绪随时间的变化图表。

当一家公司发布新产品、进行品牌重塑或只是想提高公众对其看法的认识时，利用繁忙的社交媒体世界是一种极好的策略。

3.文本分析
文本分析使用许多与社交媒体分析相同的基础技术。然而，文本分析侧重于文本条目，例如客户评论、支持、工单、电子邮件和其他文本数据。就像社交媒体上的 NLP 一样，分析师可以从这些文本元素中提取数据，然后对其进行分析，以确定是否存在任何潜在趋势。

企业可以充分利用文本分析来了解消费者的行为和反馈。例如，如果一家公司正在运行“客户之声” (VOC) 项目并收集反馈，那么文本分析可以帮助企业精准定位客户希望改进的地方。

随着语言处理工具日益高效，文本分析正迅速成为客户成功、监控和支持领域的重要工具。通过开始使用文本分析，企业能够消化大量非结构化数据，并将其加以利用。

4.预测分析
预测分析会收集历史数据，并根据过去发生的事件预测一系列可能的未来结果。如果一家公司过去五年来 12 月份的销售额都出现激增，那么预测分析就会表明，12 月份的销售额很可能再次出现激增。