闡述商業(yè)數據分析——CDA人工智能學院

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一．定義及運用

商業(yè)數據分析是指以商業(yè)理論為基礎，從數據分析出發(fā)，依靠統(tǒng)計工具，以決策優(yōu)化為目的，洞察數據背后的規(guī)律，為商業(yè)創(chuàng)造最大價值。其主要運用在：

監(jiān)控異常數據，如信用欺詐；

建立模型并預測，如產品分析；

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)數據分析不僅僅是向管理層提供各種數據，它需要更深入的方法來記錄，分析和提煉數據，并以易于理解的格式呈現結果。簡單地說，商業(yè)數據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。數據本身僅僅是事實和數字。數據分析師通過尋找數據規(guī)律，將數據呈現結合業(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，以提高生產力和業(yè)務收益。

二．在業(yè)務上的地位

數據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，提高生產力和收入。通過商業(yè)數據分析，您將能夠為公司提供更多關鍵領域的決策洞察力。

CDA數據分析研究院把商業(yè)數據分析的責任定義為協(xié)助業(yè)務經理做出明智的決策，提高效率，增加利潤和實現組織目標。

三．商業(yè)數據分析的步驟

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

確定目標 - 確定數據科學團隊的目標，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 -為數據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其目標；

數據收集 - 盡可能多地收集不同來源的數據，以便構建更好的模型并獲得更全面的見解；

數據清理 - 提高數據質量以產生正確的結果，避免得出錯誤的結論;  

培養(yǎng)數據科學團隊 –將專注于數據建模和預測，以及基礎設施、軟件開發(fā)等；

迭代優(yōu)化 - 完善您的數據分析模型，以便您可以重復該過程以生成準確的預測，實現目標，并始終如一地監(jiān)控和報告。

CDA數據分析研究院認為商業(yè)數據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)

處理和呈現所有數據是數據分析中最具挑戰(zhàn)性的兩個方面。傳統(tǒng)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，同時還面臨著數據開放與隱私的權衡、數據缺乏完善的管理技術和架構、企業(yè)內部數據孤島嚴重等問題。

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關鍵詞：人工智能 數據分析 商業(yè)數據 CDA CDA數據分析