数据科学商业分析的五种方式

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商业数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律,基于此,企业可以制订决策、并采取相应措施和行动,进而达成想要的结果。这是商业数据分析的最大价值所在。

关于数据科学的商业分析(Business Analytics)方式,顾能(Gartner)顾问公司提出了四种类型:「描述性分析(Descriptive Analytics)」、「诊断性分析(Diagnostic Analytics)」、「预测性分析(Predictive Analytics)」、与「指示性分析(Prescriptive Analytics)」。而国际数据分析研究所(International Institute for Analytics)的共同创办人托马斯·戴文波特(Thomas H. Davenport)教授则又提出了「自动化分析(Automating Analytics)」的概念,发展出商业数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律,基于此,企业可以制订决策、并采取相应措施和行动,进而达成想要的结果。这是商业数据分析的最大价值所在。

五种分析方式的概念。本篇文章将其整合,如下图所示:

数据科学商业分析的五种方式

1、描述性分析(Descriptive Analytics)

描述性分析又称「叙述性分析」,能解释已经发生的事情。

这种分析方式,在营销研究与营销数据科学里非常普遍。比如对所搜集到资料(例如,消费者市场调查问卷、公司资料库里的销售资料、通过网路爬虫所爬下来竞争情报等),进行叙述性统计的描述,都是属于描述性分析。

2、诊断性分析(Diagnostic Analytics)

描述性分析能找出「发生了什么?(What happened)」,而「诊断性分析」能分析出「为何会发生?(What did it happen)」。

许多营销研究公司所制作的产业调查报告,就是属于描述性分析与诊断性分析。调查报告中,除了详细叙述该产业的重要项目,如:市场规模、厂商家数、价值链分布、竞争状况、产品种类…等(即描述性分析)。有些产业报告还会进一步诊断出该产业所面临的机会或威胁,或是该产业会持续成长(或衰退)的可能原因(即诊断性分析)。

3、预测性分析(Predictive Analytics)

预测性分析除了能与诊断性分析一样,知道事情为何会发生,还能够知道这样的趋势是否会继续发展,并且通过预测模型的建立,了解接下来将会发生什么事情。

许多营销研究公司所接的企业专案,就是属于诊断性分析与预测性分析。以某家营销研究公司承接的一个专案为例,该专案的目标,在于通过营销漏斗分析,协助企业找出各阶段中,影响转换率的变量,并且根据这些数值,发展出预测模型,以提升转换率。

4、指示性分析(Prescriptive Analytics)

指示性分析能在预测性分析的基础上,指导企业该如何执行,以达到更好的成效。

举例来说,零售商可以通过营销数据科学技术,并根据所发展的预测模型,让在现场结帐的消费者,收到最适合自己的商品折价券,以提升折扣券营销方案的有效性。

5、自动化分析(Automating Analytics)

根据戴文波特教授所言,「自动化分析」是借助物联网产生的大量数据,配合人工智能进行自动化的决策,人类决策的比例将大幅减少。

例如,无人驾驶汽车就是一个典型的案例。而无人驾驶背后的技术,会结合数据产品的概念(数据产品(data product)是基于「数据」与「机器学习」所生成的产品或服务 ),以达到自动化决策的目的。

从以上五种数据科学的分析方式,我们可以发现,营销研究的主要范畴在「研究分析」(以描述性分析、诊断性分析、预测性分析为主),而营销数据科学的范畴,除了「研究分析」外,还包括「数据产品」的发展(包括指示性分析以致是自动化分析)。

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