商業數據分析是什麼

『壹』 商業數據分析有哪些應用

有數據的地方就有信息，有需求的地方就要用到數據分析，這樣想來，應用就廣泛了，比如以前看過某銀行利用FineBI來重點研究目標客戶尋找和現有客戶的維護和二次開發，主要通過對優質客戶群體的各種來採取差異化的銷售策略，提供個性化的金融產品及服務。諸如此類的應用還有很多，你可以搜相關案例。

『貳』 商業數據分析的內容有哪些

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

『叄』 商業大數據分析有什麼價值

首先，大數據分析對商業價值體現主要分為以下四個方面：
1、客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2.模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3.加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4.降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
其次，我們來談談企業如何使用商業大數據分析：
藉助數據分析工具，一個好的工具就等於完成了一半，比如商業智能軟體FineBI，其自助易用的屬性，近乎能實現全員上手分析，從宏觀上來講就提高了企業數據分析決斷能力。
數據分析的開展工作可分為以下三個步驟：
1、明確業務需求
按業務驅動的角度，了解業務部門需要解決什麼樣的問題，業務范圍是什麼，所要達成的效果又是怎樣，依據這些需求來實施部署商業智能工具。
2、數據結合與關聯
由於企業數據海量的特點和多元化的結構形式，需要商業分析工具具有海量的數據探索和分析能力，能夠實時有效的與已有數據結合，產生精確的行動方向。
3、培養數據分析人才
企業的數據分析，商業智能系統的部署是關鍵，但業務人員數據分析水平也同樣重要。這就要求人員在信息過程管理當中要逐漸培養科學化管理數據的意識，企業上下也要統一共識，從而形成對企業數據的綜合管理。

『肆』 商務數據分析的意義是什麼

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

『伍』 商業數據分析怎麼做

1.數據收集

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。Allen通常把數據分為二大類。第一類是直接能獲取的數據，通常都是內部數據。無非就是從網站後台或者是自己家的資料庫裡面導。第二類就是外部數據，需要經過加工整理後得到的數據。

2. 數據清洗

清洗數據(篩選、清除、補充、糾正)的目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

3. 數據對比

對比，是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。

橫向對比，與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對。舉個粟子，比如你家的APP用戶留存率是60%，而行業平均留存是70%或競爭對手的用戶留存率是70%，那就說明你家的產品在留存率方面有待加強!

縱向對比，與自家產品的歷史數據進行對比，圍繞著時間軸來對比。

4. 數據細分

數據對比發現了異常，我們當然想知道是什麼原因導致的。這里就要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。

5.數據溯源

通常情況下，通過數據細分就能分析出大多數問題的原因並推導出結論了。但也有特殊的情況，即使具體到粒度了也得不出有說服力的結論。

『陸』 商業數據分析工具有哪些

1.FineBI

目前國內數據分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企業客戶多、服務范圍廣, 多維OLAP分析是BI工具分析功能的集中體現，憑借FineBI簡單流暢的操作、強勁的大數據性能和自助式的分析體驗,企業可充分了解和利用他們的數據,增強企業的競爭力。

2.Tableau

Tableau是大數據可視化軟體的市場領導者之一，在為大數據操作，深度學習演算法和多種類型的AI應用程序提供互動式數據可視化方面尤為高效。它內置常用的分析圖表，和一些數據分析模型，可以快速的探索式數據分析，可以快速地做出動態交互圖。

3.永洪敏捷BI

該產品穩定性較高，利用sql處理數據。永洪的技術主要分為大數據和可視化亮點。覆蓋BI和大數據(海量數據、實時分析)，敏捷BI，自服務BI，探索式BI，性價比高。但不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪BI在產品能力上還不錯，特別是大數據性能方面，同樣可以支撐億級數據的抽取和分析，而在服務方面則表現一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一個基於Web的業務分析工具套件，擅長數據可視化，採用的CS架構，主要的報表連接過程使用的客戶端，瀏覽器端可以進行簡單的報表編輯。其連接數據源需要單獨下載msi驅動，而不是目前主流的JDBC的連接方式。操作基本都是拖拽，不過其探索式分析能力有限，不適合做定製化開發(這個不符合我們需要集成的需求)。學習成本較低上手快，但功能簡單，無法支持復雜的業務場景，不支持定製開發。

5.SmartBI

企業級商業智能應用平台，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數據查詢和報表，OLAP，各種業務報表，製作儀表盤，在移動終端上展示，有統一服務平台支持眾多的管理維護功能。和FineBI同為比較不錯的國內BI數據分析軟體，但是操作體驗並不是很好，界面粗糙，並沒有FineBI的界面美觀。

6.Qlikview

屬於新一代的輕量化商業智能BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C/S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快;數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。不過目前對於QlikView也是代理形式為主，本地化和定製化能力差，和tableau一樣沒有大數據處理能力，需要對接數據倉庫。國內復雜報表填報等難以支持，另外代理商對客戶的響應能力有限。

『柒』 為什麼要學商業數據分析

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

『捌』 現代商業中數據分析的作用都有哪些

很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。

『玖』 商業數據分析對公司有哪些用處

商業數據分析的含義是，通過使用應用數學、統計、計算機科學中的方法來分析數據，尋求數據中有價值的洞察，幫助企業做出更優決策，從而提升企業績效和驅動行動。這里強調數據分析不僅要能輔助商業決策的制定，並且是可執行可落地的，這樣才有價值和意義。那麼，商業數據分析的價值之一體現在，可以幫助企業管理者做出具有執行性的決策，包括戰略性、戰術性和運營性的決策。

戰略性決策關乎公司頂層設計，比如公司的年度戰略方向目標;

戰術性決策則是各中層管理者為實現戰略目標所制定的具體策略;

運營性決策則設計企業日常運營的決策，包括基層員工的一些商業策略。

數據分析可以幫助企業在一貫的決策依據上進行升華，能夠比較科學合理地為決策提供數據的支撐。基於收集而來的數據，利用分析手段挖掘其背後的商業價值，從而解決商業問題。它的價值可以體現在商業流程中的各個環節，如市場推廣、企業策略、顧客體驗等。

『拾』 怎麼做商業數據分析

商業數據分析一般分為5個步驟：收集、清洗、對比、細分、溯源。

1. 數據收集
   

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。Allen通常把數據分為二大類。第一類是直接能獲取的數據，通常都是內部數據。無非就是從網站後台或者是自己家的資料庫裡面導。第二類就是外部數據，需要經過加工整理後得到的數據。

典型的數據來源有：網路指數、阿里指數、梅花網、cnzz等。

2. 數據清洗

清洗數據（篩選、清除、補充、糾正）的目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

3. 數據對比

對比，是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。通常情況下我們從二個點去切入進行數據對比分析：1.橫向對比 2.縱向對比

橫向對比，與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對。舉個粟子，比如你家的APP用戶留存率是60%，而行業平均留存是70%或競爭對手的用戶留存率是70%，那就說明你家的產品在留存率方面有待加強！

縱向對比，與自家產品的歷史數據進行對比，圍繞著時間軸來對比。還是用用戶留存率來進行舉粟子吧，比如，APP改版前30天，新用戶留存率是70%的，而新版APP發布後，新用戶留存率降了10%或者升了5%，這就產生了問題，到底是那些因素導致數據產生了異常呢？

4. 數據細分

數據對比發現了異常，我們當然想知道是什麼原因導致的。這里就要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。

何謂為緯度？按時間分類就是時間緯度，按地區分類就是地域緯度，按來路分類就是來源緯度，按受訪頁面分類就是受訪緯度。今天APP訪問量漲了5%，咋回事不知道，你細分一看，大部分網頁都沒漲，某個頻道某個活動頁漲了300%，這就清楚了，這就是細分最簡單的範例，其實很多領域都通用。

粒度是什麼？你時間緯度，是按照天，還是按照小時？這就是粒度差異，你來路緯度，是來路的網站，還是來路的url，這就是粒度的差異；緯度結合粒度進行細分，就可以將對比的差異值逐級鎖定問題區域，就可以更容易地尋找出發生問題的原因了。

5.數據溯源

通常情況下，通過數據細分就能分析出大多數問題的原因並推導出結論了。但也有特殊的情況，即使具體到粒度了也得不出有說服力的結論。

這時候我們再進一步，通過數據溯源就能找出問題的原因。依據鎖定的這個緯度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的源日誌，源記錄，然後基於此分析和反思用戶的行為，往往會有驚人的發現。