
一.定義及運用
商業(yè)數(shù)據(jù)分析是指以商業(yè)理論為基礎,從數(shù)據(jù)分析出發(fā),依靠統(tǒng)計工具,以決策優(yōu)化為目的,洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,為商業(yè)創(chuàng)造最大價值。其主要運用在:
監(jiān)控異常數(shù)據(jù),如信用欺詐;
建立模型并預測,如產(chǎn)品分析;
關鍵變量分析并預測,如潛在客戶分析;
預測性分析,如客戶流失預測等。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析不僅僅是向管理層提供各種數(shù)據(jù),它需要更深入的方法來記錄,分析和提煉數(shù)據(jù),并以易于理解的格式呈現(xiàn)結(jié)果。簡單地說,商業(yè)數(shù)據(jù)分析能讓領導知道面臨的問題,并以有效的方式去解決問題。數(shù)據(jù)本身僅僅是事實和數(shù)字。數(shù)據(jù)分析師通過尋找數(shù)據(jù)規(guī)律,將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)結(jié)合業(yè)務問題的有用信息。然后,決策者可以利用這種背景采取行動,以提高生產(chǎn)力和業(yè)務收益。
二.在業(yè)務上的地位
數(shù)據(jù)分析的好處幾乎無法計算,其中一些最有益的好處包括為您的企業(yè)獲取正確的信息,創(chuàng)建更有效的營銷活動,更好地了解客戶,提高生產(chǎn)力和收入。通過商業(yè)數(shù)據(jù)分析,您將能夠為公司提供更多關鍵領域的決策洞察力。
CDA數(shù)據(jù)分析研究院把商業(yè)數(shù)據(jù)分析的責任定義為協(xié)助業(yè)務經(jīng)理做出明智的決策,提高效率,增加利潤和實現(xiàn)組織目標。
三.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的步驟
雖然每家公司都有自己的數(shù)據(jù)要求和目標,但有七個步驟在各組織及其數(shù)據(jù)分析過程中保持一致:
確定目標 - 確定數(shù)據(jù)科學團隊的目標,以制定可量化的方法來確定業(yè)務是否朝著目標前進;
確定業(yè)務杠桿 -為數(shù)據(jù)分析提供范圍和重點,意味著企業(yè)應該愿意做出改變以改進其關鍵指標并實現(xiàn)其目標;
數(shù)據(jù)收集 - 盡可能多地收集不同來源的數(shù)據(jù),以便構(gòu)建更好的模型并獲得更全面的見解;
數(shù)據(jù)清理 - 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量以產(chǎn)生正確的結(jié)果,避免得出錯誤的結(jié)論;
培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學團隊 –將專注于數(shù)據(jù)建模和預測,以及基礎設施、軟件開發(fā)等;
迭代優(yōu)化 - 完善您的數(shù)據(jù)分析模型,以便您可以重復該過程以生成準確的預測,實現(xiàn)目標,并始終如一地監(jiān)控和報告。
CDA數(shù)據(jù)分析研究院認為商業(yè)數(shù)據(jù)分析應為以下四個層次:
描述性分析-發(fā)生了什么?
診斷性分析-為什么會發(fā)生?
預測性分析-可能會發(fā)生什么?
處方性分析-該做些什么?
四.面臨的挑戰(zhàn)
處理和呈現(xiàn)所有數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中最具挑戰(zhàn)性的兩個方面。傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和基礎架構(gòu)處理當前生成的大量數(shù)據(jù)比較困難,同時還面臨著數(shù)據(jù)開放與隱私的權衡、數(shù)據(jù)缺乏完善的管理技術和架構(gòu)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島嚴重等問題。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11