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数据分析和商业智能的区别

发布时间: 2019-08-20

  数据分析只是一种工具(一种系统化分析问题的方式),可以很简单也可以很复杂。

  简单点的例子:通过分析购买我产品的人大多数来自北京,则北京是我的主要消费者居住的城市。

  复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买我产品概率比较大的客户,则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。

  无论你的商业模式是什么样子,你用数学方法,用数据证明你的假设都可以称为 数据分析。所以数据分析师这个职业,形容的是一个会利用数学方法,用数据证明假设的人。

  而商业智能则是一种产品/服务,这个产品/服务可能包含报表,分析,管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子:水果店老板利用商业智能工具FineBI做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量,购买量,购买时间,及时调整自己的库存和销售节奏。

  之前的人做生意,依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下,可以利用数据分析减少试错,减少错误决策带来的成本,明白生意好的因由。香港马会开奖现场直播。而商业智能将这一切,尽可能的自动化和简化 。

  数据分析是一种数据处理的手段或工具,商业智能是数据分析在辅助企业决策领域的一个应用场景。

  如果你是针对科学研究领域做数据分析,比如分析对比实验数据,SPSS甚至Excel都是不错的选择。数据分析的结果往往是静态的表格甚至只有一系列数字。比如临床医学常见的对比统计分析,X2、P值就是数据分析的结果。

  如果你想要基于业务数据做商业智能来辅助决策,使用常规的数据分析工具,比如Excel的话,效率就会低很多。这个时候,你需要的是WynEnterprise这种商业智能软件。这些软件可以连接到业务系统的数据库或Excel文件等数据源,使用者通过拖拖拽拽的方式快速制作报表和仪表板,并且可以使用这些仪表板提供的钻取、联动等交互手段,自助探索数据。

  2017-06-15展开全部商业智能又称商务智能或者BI,是一种将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合运用的一种方法,通过对数据的分析得出数据报表对企业的经营决策提供参考,是针对企业的一种商业智能解决方案。

  数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具,讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。数据分析只是商业智能运用里的一部分。

  在使用方面,Power-BI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。

  展开全部目前,商业智能和数据分析常常被混用。这两个术语都描述了在商业决策过程中使用数据的普遍实践。商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术,而数据分析则代表了处理数据的一系列工具,并且作为一个统称,涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。描述性分析描述性分析是指描述和总结数据,主要聚焦历史信息,通过描述过去,帮助用户了解以前的行为如何影响现在。描述性分析能用来解释企业如何运作,描述业务的不同方面。在最理想的情况下,描述性分析能讲述一件具有相关主题的事情,并提供有用的信息。预测性分析预测性分析能预测未来,它利用统计数据,为企业提供关于未来变化的有用信息,比如判断销售趋势和购买模式、预测消费者行为。其商业用途通常包括,预测销售增长速度、消费者可能购买哪些产品,以及预测库存总量。信用评分是这类分析的一个用例,金融服务机构利用信用评分来评估客户按时还款的可能性。

  规定性分析是一个相对较新的领域,应用难度还比较大。它会“规定”几个不同的可能行为,引导人们找到解决方案。这类分析的核心在于提供建议。从本质上说,规定性分析会预测今后可能出现的多种情况,并让企业根据他们的行为,对可能出现的多种结果进行评估。在最理想的情况下,规定性分析可以预测将来会发生什么、为什么会发生,并提供建议。一些大公司已经利用规定性分析,成功优化了日程安排、收入流和库存,从而改善了客户体验。

  流分析是一个实时过程,不断计算、监测和管理基于数据的统计信息,并根据这些信息,“先于竞争对手”采取行动。这个过程中,你可以在任何特定时间,了解市场上发生的事件,并根据这些事件采取行动。作为一种新的工具,流分析大幅改善了提供给决策者的有用信息流。

  用于流分析的数据可以有多种来源,包括手机、物联网、市场数据、交易和移动设备(平板电脑和笔记本电脑)。它能迅速有效地将管理人员和外部数据源联系起来,让应用程序把数据并入一个应用流,或者用处理后的信息更新外部数据库。流分析支持:

  1、最大限度地减少社交媒体危机、安全漏洞、飞机失事、制造缺陷、股市暴跌、客户流失等事件造成的损失。

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