數據分析能力的8個等級

數據分析能力的8個等級

并非所有的分析方法作用都相同。和大多數軟件解決方案一樣，你會發現分析方法的能力也存在差異，從簡單明了的到高級復雜。下面我們按照不同分析方法所能給人帶來的智能程度，把分析能力劃分為8個等級。

1. 固定報表            

回答: 發生了什么?什么時候發生的?

示例：月度或季度財務報表

我們都見過報表，它們一般是定期生成，用來回答在某個特定的領域發生了什么。從某種程度上來說它們是有用的，但無法用于制定長期決策。

2. 即席查詢            

回答：有多少數量?發生了多少次?在哪里?

示例：一周內各天各種門診的病人數量報告。

即席查詢的最大好處是，讓你不斷提出問題并尋找答案。

3. 多維分析            

回答：問題到底出在哪里?我該如何尋找答案?

示例：對各種手機類型的用戶進行排序，探查他們的呼叫行為。

通過多維分析(OLAP)的鉆取功能，可以讓您有初步的發現。鉆取功能如同層層剝筍，發現問題所在。

4. 警報            

回答：我什么時候該有所反應?現在該做什么?

示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監將收到警報。

警報可以讓您知道什么時候出了問題，并當問題再次出現時及時告知您。警報可以通過電子郵件、RSS訂閱、評分卡或儀表盤上的紅色信號燈來展示。

5. 統計分析            

回答：為什么會出現這種情況?我錯失了什么機會?

示例：銀行可以弄清楚為什么重新申請房貸的客戶在增多。

這時您已經可以進行一些復雜的分析，比如頻次分析模型或回歸分析等等。統計分析是在歷史數據中進行統計并總結規律。

6. 預報            

回答：如果持續這種發展趨勢，未來會怎么樣?還需要多少?什么時候需要?

示例：零售商可以預計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。

預報可以說是最熱門的分析應用之一，各行各業都用得到。特別對于供應商來說，能夠準確預報需求，就可以讓他們合理安排庫存，既不會缺貨，也不會積壓。

7. 預測型建模            

回答：接下來會發生什么?它對業務的影響程度如何?

示例：酒店和娛樂行業可以預測哪些VIP客戶會對特定度假產品有興趣。

如果您擁有上千萬的客戶，并希望展開一次市場營銷活動，那么哪些人會是最可能響應的客戶呢?如何劃分出這些客戶?哪些客戶會流失?預測型建模能夠給出解答。

8. 優化            

回答：如何把事情做得更好?對于一個復雜問題來說，那種決策是最優的?

示例：在給定了業務上的優先級、資源調配的約束條件以及可用技術的情況下，請您來給出IT平臺優化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。

優化帶來創新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現目標的最佳方式。

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