闡述商業數據分析

一．定義及運用

商業數據分析是指以商業理論爲基礎，從數據分析出發，依靠統計工具，以決策優化爲目的，洞察數據背後的規律，爲商業創造最大價值。其主要運用在：

監控異常數據，如信用欺詐；

創建模型並預測，如產品分析；

關鍵變量分析並預測，如潛在客戶分析；

預測性分析，如客戶流失預測等。

商業數據分析不單單是向管理層提供各類數據，它須要更深刻的方法來記錄，分析和提煉數據，並以易於理解的格式呈現結果。簡單地說，商業數據分析能讓領導知道面臨的問題，並以有效的方式去解決問題。數據自己僅僅是事實和數字。數據分析師經過尋找數據規律，將數據呈現結合業務問題的有用信息。而後，決策者能夠利用這種背景採起行動，以提升生產力和業務收益。

二．在業務上的地位

數據分析的好處幾乎沒法計算，其中一些最有益的好處包括爲您的企業獲取正確的信息，建立更有效的營銷活動，更好地瞭解客戶，提升生產力和收入。經過商業數據分析，您將可以爲公司提供更多關鍵領域的決策洞察力。

CDA數據分析研究院把商業數據分析的責任定義爲協助業務經理作出明智的決策，提升效率，增長利潤和實現組織目標。

三．商業數據分析的步驟

雖然每家公司都有本身的數據要求和目標，但有七個步驟在各組織及其數據分析過程當中保持一致：

肯定目標 - 肯定數據科學團隊的目標，以制定可量化的方法來肯定業務是否朝着目標前進;

肯定業務槓桿 -爲數據分析提供範圍和重點，意味着企業應該願意作出改變以改進其關鍵指標並實現其目標；

數據收集 - 儘量多地收集不一樣來源的數據，以便構建更好的模型並得到更全面的看法；

數據清理 - 提升數據質量以產生正確的結果，避省得出錯誤的結論;

培養數據科學團隊 –將專一於數據建模和預測，以及基礎設施、軟件開發等；

迭代優化 - 完善您的數據分析模型，以便您能夠重複該過程以生成準確的預測，實現目標，並始終如一地監控和報告。

CDA數據分析研究院認爲商業數據分析應爲如下四個層次:

描述性分析-發生了什麼？

診斷性分析-爲何會發生？

預測性分析-可能會發生什麼？

處方性分析-該作些什麼？

四．面臨的挑戰

處理和呈現全部數據是數據分析中最具挑戰性的兩個方面。傳統的體系結構和基礎架構處理當前生成的大量數據比較困難，同時還面臨着數據開放與隱私的權衡、數據缺少完善的管理技術和架構、企業內部數據孤島嚴重等問題。