對(duì)于業(yè)務(wù)分析的不同階段，企業(yè)需要在各個(gè)步驟中處理大量數(shù)據(jù)。根據(jù)工作流程的階段和數(shù)據(jù)分析的要求，有四種主要的分析類型：描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性和決策性。這四種業(yè)務(wù)分析提供了企業(yè)需要了解的所有信息，從企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r到為優(yōu)化功能而采用的解決方案。

這四種類型的業(yè)務(wù)分析通常是分階段實(shí)施的，沒(méi)有哪一種類型的業(yè)務(wù)分析比另一種更好。它們是相互關(guān)聯(lián)的，并且每一種業(yè)務(wù)分析都提供了不同的見(jiàn)解。由于數(shù)據(jù)對(duì)從制造業(yè)到能源網(wǎng)格等很多領(lǐng)域都很重要，因此大多數(shù)企業(yè)都依賴于其中一種或所有類型的業(yè)務(wù)分析。通過(guò)正確選擇分析技術(shù)，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供更豐富的見(jiàn)解。

在深入研究每一種業(yè)務(wù)分析之前，先了解四種類型業(yè)務(wù)分析的定義：

• 描述性分析：使用現(xiàn)有的商業(yè)智能工具描述或匯總現(xiàn)有數(shù)據(jù)，以便更好地了解正在發(fā)生的事情或已經(jīng)發(fā)生的事情。
• 診斷性分析：關(guān)注過(guò)去的表現(xiàn)以確定發(fā)生了什么事情以及原因。分析的結(jié)果通常是一個(gè)分析儀表板。
• 預(yù)測(cè)性分析：強(qiáng)調(diào)使用統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)可能的結(jié)果。
• 決策性分析：這是一種預(yù)測(cè)性分析，用于建議對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一個(gè)或多個(gè)操作過(guò)程。

以下進(jìn)行更深入的了解：

描述性分析

這是一種最簡(jiǎn)單的分析形式。龐大的數(shù)據(jù)超出了人類的理解范圍，因此第一步分析涉及將數(shù)據(jù)分解為可以理解的數(shù)據(jù)塊。這種分析類型的目的只是總結(jié)調(diào)查結(jié)果并了解發(fā)生了什么事情。

在一些常用術(shù)語(yǔ)中，人們稱之為高級(jí)分析或商業(yè)智能，基本上是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)使用描述性統(tǒng)計(jì)(算術(shù)運(yùn)算、平均值、中位數(shù)、最大值、百分比等)。80%的業(yè)務(wù)分析主要涉及基于過(guò)去業(yè)績(jī)匯總的描述。這是讓投資者、股東和管理者都能理解原始數(shù)據(jù)的重要一步。這樣就可以很容易地確定和解決優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)的領(lǐng)域，從而有助于制定戰(zhàn)略。

涉及的兩個(gè)主要技術(shù)是數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)挖掘，它們說(shuō)明這種方法僅用于理解基本行為，而不進(jìn)行任何估計(jì)。通過(guò)挖掘歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)可以分析消費(fèi)者的行為和與其業(yè)務(wù)的互動(dòng)，這可能有助于有針對(duì)性的營(yíng)銷、服務(wù)改進(jìn)等。這一階段使用的工具是MS Excel、MATLAB、SPSS、STATA等。

診斷性分析

診斷性分析用于確定過(guò)去發(fā)生的事情的原因。其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)等技術(shù)。診斷分析需要更深入地查看數(shù)據(jù)，以了解事件的根本原因。它有助于確定哪些因素和事件導(dǎo)致了結(jié)果。它主要使用概率、可能性和結(jié)果分布進(jìn)行分析。

 在銷售的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，診斷性分析將幫助企業(yè)了解為什么特定年份的銷售量減少或增加。但是，這種類型的分析提供見(jiàn)解的能力很有限。它只提供了對(duì)因果關(guān)系和順序的理解。

使用診斷分析的一些技術(shù)包括屬性重要性、主要成分分析、敏感性分析和聯(lián)合分析。用于分類和回歸的訓(xùn)練算法也屬于此類分析。

預(yù)測(cè)性分析

如上所述，預(yù)測(cè)性分析用于預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。然而，如果預(yù)測(cè)發(fā)生未來(lái)事件的可能性是很重要的。預(yù)測(cè)模型建立在初步描述性分析階段，以得出結(jié)果的可能性。

預(yù)測(cè)性分析的本質(zhì)是設(shè)計(jì)模型，以便將現(xiàn)有數(shù)據(jù)理解為推斷未來(lái)事件或簡(jiǎn)單地預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)分析的常見(jiàn)應(yīng)用之一是情感分析，收集并分析社交媒體上發(fā)布的所有意見(jiàn)(文本數(shù)據(jù))，以將某人對(duì)特定主題的情感預(yù)測(cè)為積極、消極或中立。

因此，預(yù)測(cè)性分析包括建立和驗(yàn)證提供準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。預(yù)測(cè)分析依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林、支持向量等，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和測(cè)試數(shù)據(jù)。通常情況下，企業(yè)需要訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家來(lái)構(gòu)建這些模型。最流行的預(yù)測(cè)性分析工具包括Python、R、RapidMiner等。

未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)依賴于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，否則無(wú)法獲得。如果能在復(fù)雜的市場(chǎng)營(yíng)銷模型中適當(dāng)?shù)卣{(diào)整和使用它來(lái)支持銷售預(yù)測(cè)。在給出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)方面，它比標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)智能(BI)領(lǐng)先一步。

決策性分析

這種分析的基礎(chǔ)是預(yù)測(cè)性分析，但規(guī)范性分析超出了上述三個(gè)分析，可以提供未來(lái)的解決方案。它可以根據(jù)指定的措施建議所有有利的結(jié)果，也可以建議采取各種措施以達(dá)到特定的結(jié)果。因此，它使用了強(qiáng)大的反饋系統(tǒng)，該系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)并更新動(dòng)作與結(jié)果之間的關(guān)系。

計(jì)算包括與所需結(jié)果相關(guān)的某些功能的優(yōu)化。例如，當(dāng)在網(wǎng)上呼叫出租車時(shí)，該應(yīng)用程序使用GPS將乘車者與附近找到的出租車聯(lián)系起來(lái)。因此，它優(yōu)化了距離以加快到達(dá)時(shí)間，推薦引擎還使用決策性分析。

另一種方法包括模擬，其中將所有關(guān)鍵性能領(lǐng)域組合在一起以設(shè)計(jì)正確的解決方案。它可以確保關(guān)鍵性能指標(biāo)是否包含在解決方案中。優(yōu)化模型將進(jìn)一步處理先前做出的預(yù)測(cè)的影響。由于可以提供有利的解決方案，因此規(guī)范分析是當(dāng)今高級(jí)分析或數(shù)據(jù)科學(xué)的最終前沿。

結(jié)論

分析中的四種技術(shù)可能會(huì)讓人覺(jué)得它們似乎需要按順序?qū)嵤Ｈ欢诖蠖鄶?shù)情況下，企業(yè)可以直接跳轉(zhuǎn)到規(guī)范性分析。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，他們意識(shí)到或者已經(jīng)在實(shí)施描述性分析，但是如果已經(jīng)確定了需要優(yōu)化和處理的關(guān)鍵領(lǐng)域，他們必須采用決策性的分析方法來(lái)達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。

根據(jù)研究，決策性分析仍處于萌芽階段，很少有企業(yè)完全使用它的功能。然而，預(yù)測(cè)分析技術(shù)的進(jìn)步必將為其發(fā)展鋪平道路。

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