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企业业务数据分析有什么意义?

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标签: 业务数据分析 业务数据分析意义
老师回答

首先来说,数据分析最大、最直接的作用是生产了数据,这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装,就像开车一定要看速度和转速表一样,根本不需要模型,不需要思维,不需要概念,就这么简单。

第二点,优化运营管理流程。通过对经营数据分析,我们了解企业运营资源如何合理分配,流程哪里需要优化。比如,通过对销售额波动分析,我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析,我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三,创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析,找到降低物料的损耗系数,降低物料成本,创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析,确定哪些是畅销品,哪些SKU是营收与利润的贡献的主体,哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

最后,发现了业务机会。通过分析流失用户属性,对用户进行综合评估,找出挽留价值高,挽留难度低的用户群体,提升了用户留存率。

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    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

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