专业细节
商业分析主要分为三个阶段:描述性分析、预测性分析、指导性分析。
1.描述性分析Descriptive Analytics (已经发生了什么?)
概念:使用几个关键数据来描述整体的情况。一般通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析,发现商业问题和机遇。
描述性分析描述了使用一系列历史数据进行比较,是对历史数据的解释,以更好地了解企业中发生的变化。描述性数据分析属于比较初级的数据分析,常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
例如:Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的? (Netflix 是美国在线视频租赁商)上千万用户,每个人都有自己不同的喜好。假设你上周末在 Netflix 看了两部电影, 都是动作片。在所有 Netflix 用户中,肯定有很多人也看了这两部的动作片, 然后,下个周末,那些人又看了另一部电影,很有可能也是一部动作片。根据你和 其他人之前的相似性,Netflix 预测你也会想看这部电影。于是这部电影就出现在你网页的相关推荐中了。
2.预测性分析Predictive Analytics (将来会发生什么?)
概念: 预测分析是从现有数据集中提取信息以确定模式,来预测未来结果和趋势的一种做法,并通过对历史数据进行建模,对未知情况和状况进行准确的预测。
预测分析是一个统计领域,涉及从数据中提取信息并将其用于预测趋势和行为模式。预测性分析结合了多种高级分析功能,包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式,并超越当前所发生的情况预测未来进展。
例如:超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券? 假设你是一个在减肥的女生,持有某超市的会员卡 (这意味着超市的分析人员可以跟踪你过去的消费记录)。你已经连续3周买减肥茶了, 那么分析人员觉得你很有可能下周继续买减肥食品。所以结账时柜台小哥会面带微笑的递给你一张纤维棒的优惠卷,而同时把德芙巧克力的优惠券藏起来。
3.指导性分析Prescriptive Analytics (我们应该怎么做)
概念: 指导分析需要应用数学和计算科学,并建议决策方案以利用描述性和预测分析的结果。通过模拟、优化和分析原始数据等找出最佳商业决策。
可根据对于复杂数 据的描述性分析和预测性分析来了解系列可能的行动和推荐 的行动。尽管最终决策取决于设施和资产管理人员,但指导 性分析解决方案可提供业务需求或解决运营问题所需的最佳 解决方案。
例如:为什么机票的价格每小时都会变? 经济学告诉我们需求决定价格,如果我们知道什么时候出行的需求量最低,那理论上我们就可以买那个时候的机票,以最便宜的价格坐飞机。事实上航空公司却先我们一步,通过实时监测上百万条飞行路线,以确保高峰期价格最高;同时模拟未来需求曲线,假如预测未来某个时间段需求量大,即使当下对这个时间段的需求量很低,也保持高价,以满足未来的高价需求,避免机票出现大幅涨跌,并实现营收最大化。
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