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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 ，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。商业数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，基于此，企业可以制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果。这是商业数据分析的最大价值所在。

一、商业数据分析的作用

1. 作用

数据分析的好处几乎无法计算，其中一些最有益的好处包括：为企业获取正确的信息，创建更有效的营销活动，更好地了解客户，提高生产力和收入。商业数据分析不仅仅向管理层提供各种数据，它能用更深入的方法来记录、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。数据本身仅仅是事实和数字。数据分析师通过寻找数据规律，将数据呈现结合业务问题的有用信息。然后，决策者可以利用这种背景采取行动，以提高生产力和业务收益。

2. 应用

(1) 监控异常数据，如信用欺诈。

(2) 建立模型并预测，如产品分析。

(3) 关键变量分析并预测，如潜在客户分析。

(4) 预测性分析，如客户流失预测等。

二、商业数据分析的价值

1. 提供商业洞察随着企业和商业环境的快速发展企业业务日益复杂，单靠个人经验已经无法了解企业经营活动的全貌。而目前可以借助信息工具对企业数据进行分析，因为数据忠实且全面地记录了所有的业务活动，可以方便地加工汇总、钻取展开，监控关键指标异常，是洞察企业经营活动的有力工具。

2. 精确掌握客户、产品和经营活动的动态业务系统记录了企业服务和服务对象的活动数据，通过数据结合商业模型分析可以发现客户状态特征、行为特征、产品与市场的匹配情况、运营效率瓶颈等。

3. 预警与监控结合管理目标，设计分析模型和指标，设定阈值及时发现经营异常，问题及时跟进处理，保障企业平稳发展。

4. 提升决策科学性与及时性科学性：以客观数据，描述业务事实，可以更加准确掌握业务情况，决策才能更加合理及时性：自动呈现异常或预警，第一时间帮助管理者发现问题。

三、商业数据分析的步骤

确定数据科学团队的目标，制定可量化的方法去确定业务是否朝目标前进。

企业要做出改变去改进关键指标并实现目标。

这是提高数据质量产生的结果，避免得出错误的结论。

要去多收集不同来源的数据，便于构建更好的模型，获得更加全面的见解。

四、面临的挑战

处理和呈现所有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、数据缺乏完善的管理技术和架构、企业内部数据孤岛严重等问题。

大数据采集，又称数据获取，是通过各种方式如RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等，获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。这些数据通常来源于智能硬件端、多种传感器端、网页端、移动APP应用端等多个数据库。

数据归类新一代数据管理体系中，将传统式数据管理体系中沒有考虑到过的新数据源开展梳理与归类，可将其分成线上个人行为数据与內容数据两类。

1. 线上个人行为数据

网页页面数据、互动数据、表格数据、对话数据等。

2.内容数据

运用系统日志、文档、设备数据、视频语音数据、社交网络数据等。

二、大数据采集的应用场景

1. 城市管理

大数据可以帮助实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。例如，通过分析交通流量数据，可以优化交通信号灯的配时，减少交通拥堵；通过分析环境数据，可以监测空气质量，预防环境污染。

2. 娱乐场景

大数据在娱乐业的应用也非常广泛。例如，通过分析用户的观影历史、喜好等数据，可以预测用户对电影或电视剧的喜好，从而进行精准推送；在体育领域，大数据可以帮助训练球队，预测比赛结果，提高比赛观赏性。

3. 安全领域

政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业也可以利用大数据技术抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

4.个人生活

大数据还可以应用于个人生活，通过分析个人大数据，可以了解个人的生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。例如，根据用户的购物习惯，推荐相关商品；根据用户的健康数据，提供健康建议。

5.生物医学

大数据在生物医学领域的应用也日益增多，如流行病预测、智慧医疗、健康管理以及解读DNA等。

6.物流行业

利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

此外，大数据还广泛应用于互联网、金融、教育、地产、制造、能源、电信、军事等多个领域，为不同类型的服务形体提供数据采集、监控、分析、监管、考核等服务。对于政务部门来说，大数据应用可以帮助提升服务效率，进行监管、统计、分析、考评等业务；对于企业来说，大数据应用可以帮助提高工作效率，降低运营成本，精准获客；对于个人来说，大数据的应用方便了生活的方方面面，但也要注意个人隐私的保护。