数据分析通过分析数据得出结论，并回答以下问题：发生了什么？为什么会发生？接下来会发生什么？我们应该怎么做？数据分析分为四个层次，层层递进。描述性分析报告发生了什么；诊断性分析解释原因；预测性分析预测可能发生的情况；规范性分析提出行动建议。

大多数组织仍停留在描述性和诊断性层面。他们构建报告和仪表盘，事后调查异常情况。预测性和规范性分析需要更复杂的模型、更优质的数据以及对不确定性更高的容忍度。它们也能带来更大的价值。能够预测需求的零售商可以优化库存，能够预测患者再入院的医院可以更早地进行干预。不同层面之间的差距不仅仅是技术上的，更是文化上的。那些追求确定性的组织难以接受概率预测。他们想要的是答案，而不是置信区间。这种抵触情绪阻碍了技术的普及。工具已经就绪，但人们的思维方式往往尚未成熟。

分析成熟度

• 描述性描述——发生了什么
• 诊断——发生原因
• 预测——将会发生什么
• 指导性——应该做什么

分析不是一份报告。它是一个提出问题并根据数据寻找答案的过程，即使答案并不令人满意。