詳解BI/數據分析/數據挖掘/業務分析概念

數據挖掘是數據分析的重要手段，而數據分析自己除了數據挖掘之外，也有普通計算加減乘除，在多維多視角基礎上來統計，看看指標結果、指標趨勢、佔比、同比環比等等，這也是一種數據分析。

可是談到業務分析的時候，狀況就比上述又要複雜不少。首先業務分析是BI的最直接手段，BI經過業務分析來實現商業智能，那麼業務分析和數據分析有啥區別和關係呢？

舉個例子，某企業銷售強弱不均，客戶須要知道緣由。一般會直接多維統計各大區銷售KPI，佔比、同比、環比等，來定位哪些屬於好，哪些屬於很差，這就是最一般的數據分析。接下來客戶會問，既然A區銷售得好，B區銷售很差，那有什麼區別，共性是什麼？因而數據分析人員經過數據挖掘，找出銷售得好的共性主要是商品週轉明顯快不少、回頭客貢獻高、平均毛利也較高。

這時候客戶就問，既然有3大特徵，咱們怎麼樣才能將作的差的，也符合上述主要特徵呢？因而業務分析派上用場，商品週轉明顯快，那是由於貨品配置合理、庫存缺、滿預警都獲得及時處理。回頭客貢獻大，由於A區服務廣泛好，客服KPI指標明顯高，活動針對性強，後續跟蹤服務及時。毛利高是由於，A區選擇總部的促銷手段的時候，針對性強，根據總部BI數據能及時調整促銷策略，避免沒必要要的毛利損失，但以其餘服務和優惠來增長客戶體驗。

業務分析完畢，高層立刻令B作調整，期待上述業務KPI都要改善，提升整個公司業績，由BI持續跟蹤相關業務分析結果，及時糾正新的業務問題，發現深刻問題及時進行數據分析和數據挖掘.

以上內容我想能夠清晰地解釋數據分析、數據挖掘、業務分析、BI等多種概念的關係。純屬虛構，若有雷同，敬請見諒。