阐述商业数据分析

一．定义及运用

商业数据分析是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。其主要运用在：

监控异常数据，如信用欺诈；

创建模型并预测，如产品分析；

关键变量分析并预测，如潜在客户分析；

预测性分析，如客户流失预测等。

商业数据分析不单单是向管理层提供各类数据，它须要更深刻的方法来记录，分析和提炼数据，并以易于理解的格式呈现结果。简单地说，商业数据分析能让领导知道面临的问题，并以有效的方式去解决问题。数据自己仅仅是事实和数字。数据分析师经过寻找数据规律，将数据呈现结合业务问题的有用信息。而后，决策者能够利用这种背景采起行动，以提升生产力和业务收益。

二．在业务上的地位

数据分析的好处几乎没法计算，其中一些最有益的好处包括为您的企业获取正确的信息，建立更有效的营销活动，更好地了解客户，提升生产力和收入。经过商业数据分析，您将可以为公司提供更多关键领域的决策洞察力。

CDA数据分析研究院把商业数据分析的责任定义为协助业务经理作出明智的决策，提升效率，增长利润和实现组织目标。

三．商业数据分析的步骤

虽然每家公司都有本身的数据要求和目标，但有七个步骤在各组织及其数据分析过程当中保持一致：

肯定目标 - 肯定数据科学团队的目标，以制定可量化的方法来肯定业务是否朝着目标前进;

肯定业务杠杆 -为数据分析提供范围和重点，意味着企业应该愿意作出改变以改进其关键指标并实现其目标；

数据收集 - 尽量多地收集不一样来源的数据，以便构建更好的模型并得到更全面的看法；

数据清理 - 提升数据质量以产生正确的结果，避省得出错误的结论;

培养数据科学团队 –将专一于数据建模和预测，以及基础设施、软件开发等；

迭代优化 - 完善您的数据分析模型，以便您能够重复该过程以生成准确的预测，实现目标，并始终如一地监控和报告。

CDA数据分析研究院认为商业数据分析应为如下四个层次:

描述性分析-发生了什么？

诊断性分析-为何会发生？

预测性分析-可能会发生什么？

处方性分析-该作些什么？

四．面临的挑战

处理和呈现全部数据是数据分析中最具挑战性的两个方面。传统的体系结构和基础架构处理当前生成的大量数据比较困难，同时还面临着数据开放与隐私的权衡、数据缺少完善的管理技术和架构、企业内部数据孤岛严重等问题。