今天要介紹的是資料分析的應用～
我們知道資料分析可以收集、儲存、解釋和視覺化許多數據，這些動作可以廣泛應用在各領域，這裡整理出六種來介紹：

商業領域

• 了解客戶需求
• 優化產品和服務
• 提高效率
• 節省成本
• 增加利潤

科學研究領域

• 發現新現象
• 驗證假設

社會人文領域

• 理解社會結構
• 人類行為分析
• 文化現象分析
• 市場預測

醫學和健康領域

• 臨床評估
• 疾病預測
• 生物信息學研究

環境能源領域

• 監測氣候變化
• 分析能源消耗
• 評估環境保護措施
• 推動可持續性發展

金融投資方面

• 風險評估
• 投資組合優化
• 交易策略

我們把其中兩項來做進一步的解釋能更有概念。

在商業領域中，先假設我們是可口可樂公司，那要怎麼透過資料分析得知客戶的需求呢？

1. 數據收集：可以透過的管道有零售店銷售數據、網路訂單數據、促銷活動回饋、社交媒體互動等。
2. 處理數據：對以上資料作處理和清洗，確保數據的準確性和完整性，我們要做的有去除重複數據、填充缺失值、轉換數據格式。
3. 客戶分群跟口味分析：根據地理、年齡、性別等暸解不同群體，找出最受歡迎和最不受歡迎的口味。
4. 機器學習法：建立推薦系統，推薦相關的產品或促銷活動。
5. 市場預測：預測出不同口味的需求再來去調整策略。

社群媒體方面，可口可樂在Facebook上擁有超過1億粉絲，在Twitter上擁有 3500 萬粉絲，他們能夠分析網絡以查找互聯網上對其品牌的提及。

那在金融領域的部分，假設我們是某銀行，需要評估客戶的信用風險，來決定是否能向客戶提供貸款或信用產品。它涉及客戶的信用歷史、財務狀況和還款能力。

1. 數據收集：收集財務數據和信用歷史。
2. 清理和處理：一樣是要填補缺失值、刪除重複數據，確保數據的質量。
3. 探索性數據分析：通過視覺化和統計方法，分析客戶的信用歷史、收入水平、負債情況等，用來獲取對客戶信用風險的初步了解。
4. 特徵工程：從原始數據中提取特徵，例如計算客戶的負債比例、還款記錄等。
5. 建立模型：使用機器學習算法建立信用風險評估模型，包括邏輯回歸、決策樹、支持向量。
6. 模型評估：使用測試數攄集來測量模型的預測準確性和效果。
7. 風險評估：根據模型的預測結果評估客戶的信用風險，銀行可以根據結果做出是否批准貸款、貸款金額和利率等決定。