数据分析的四个主要类型是描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析。 每种分析在分析数据以辅助决策方面都发挥着独特的作用。描述性分析通过总结历史数据来回答“发生了什么？”，例如销售趋势或用户参与度指标。 例如，显示每月网站流量的仪表板使用描述性分析。诊断性分析侧重于“为什么会发生？”，通过识别模式或相关性——比如分析服务器日志以确定系统中断的根本原因。预测性分析使用统计模型或机器学习来估计“接下来可能发生什么？”，例如根据使用模式预测客户流失。处方性分析通过建议行动来推荐“我们应该怎么做？”，例如实时优化交付路线以降低成本。
开发人员通常通过特定的工具和方法与这些类型进行交互。 描述性分析依赖于查询数据库（例如 SQL）和可视化工具（例如 Tableau）来创建报告。 诊断性分析可能涉及统计测试（例如回归分析）或数据挖掘以揭示关系。 预测性分析通常使用像 scikit-learn 或 TensorFlow 这样的库来构建模型，例如使用 ARIMA 进行时间序列预测或使用神经网络进行分类。 处方性分析通常需要优化算法（例如线性规划）或模拟工具来测试场景。 例如，开发人员可能会实现一个推荐引擎（预测性分析），然后使用基于约束的逻辑来优先考虑建议（处方性分析）。 了解这些层有助于为问题选择正确的方法——比如选择诊断方法来调试性能问题，而不是使用预测模型来预测扩展需求。
从技术角度来看，将这些分析类型集成到系统中需要仔细设计。 开发人员可以构建管道来清理和转换数据（描述性分析），实现日志记录以进行根本原因分析（诊断性分析），通过 API 部署机器学习模型（预测性分析），或者将决策引擎嵌入到应用程序中（处方性分析）。 例如，一个电子商务平台可以使用描述性分析来跟踪每日销售额，使用诊断工具来调查购物车放弃峰值，使用预测模型来估计假日需求，并使用处方规则来动态调整定价。 每一层都依赖于强大的数据基础设施，例如用于存储的数据湖或用于实时洞察的流处理框架（例如 Apache Kafka）。 通过将工具和工作流程与特定的分析类型对齐，开发人员可以创建可扩展、可维护的解决方案，将原始数据转化为可操作的结果。