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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；

建立模型并预测，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。

商业数据分析不仅仅是向管理层提供各种数据，它需要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。

二．在业务上的地位

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您的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。通过商业数据分析，您将能够为公司提供更多关键领域的决策洞察力。

三．商业数据分析的步骤

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

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

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

数据收集 - 尽可能多地收集不同来源的数据，以便构建更好的模型并获得更全面的见解；

数据清理 - 提高数据质量以产生正确的结果，避免得出错误的结论;

培养数据科学团队 –将专注于数据建模和预测，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，以便您可以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以下四个层次:

诊断性分析-为什么会发生？

预测性分析-可能会发生什么？

处方性分析-该做些什么？

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。

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