商业分析教程

商业分析教程

在了解商业分析之前；让我们先了解一下分析这个术语。

分析是指分析收集到的组织数据以寻找业务洞察力和预测。数据分析的结果被业务主管用于制定潜在的业务战略并做出富有成效的决策以发展业务。

什么是商业分析？

商业分析，也称为商业数据分析，是一个使用统计方法和计算技术分析历史商业数据以找出商业趋势、数据模式、相关性和根本原因的过程，使商业组织能够制定数据驱动的决策。

商业分析涉及使用其运营创建的数据或公开可用数据来解决业务问题、监控其业务基本面、识别新的增长机会以及更好地服务其客户的公司。

商业分析使用数据探索、数据可视化、集成仪表板等为用户提供可操作的数据和业务洞察力。

商业数据分析流程

商业数据分析的过程涉及一些步骤；如下所示：

• 数据收集 - 数据收集：商业数据从组织的内部部门和外部边界（如物联网设备、应用程序、电子表格或社交媒体）收集。收集到的数据被汇集和集中，以便在需要时进行访问和处理。
• 数据挖掘 - 收集的数据存储在数据湖中，然后使用高级工具和技术（如机器学习算法、数据可视化技术、统计方法等）进行处理。
• 描述性分析 - 描述性分析回答例如发生了什么以及为什么发生的问题。其分析结果可以更好地理解数据背后的故事。
• 预测性分析 - 预测性分析预测未来可能发生的情况。其分析结果包括预测。预测性分析支持做出关于业务和组织选择的未来决策。
• 规范性分析 - 基于数据分析推荐行动。
• 可视化和报告 - 可视化和报告以引人注目的方式直观地呈现数据。它包括使用报告和仪表板对数据进行图形化表示。

商业分析可用于不同的领域，包括市场营销、金融、供应链管理和人力资源，以优化运营、改善客户体验并提高整体公司绩效。

商业分析的重要性

商业组织可以迅速做出决策，以在一个快速变化的市场中竞争，在这个市场中，新的竞争对手会定期出现，而客户的意见也会频繁变化。对于那些优先考虑商业分析以利用数据驱动分析制定组织战略的组织而言，商业分析更为重要。

分析有助于更好地进行财务规划、预测和预算编制。它提供对财务绩效的洞察力，从而可以更有效地分配资源。人力资源分析可以改进人才招聘、员工留任和绩效管理，从而形成一支更积极主动、更高效的团队。

善用分析的组织可以通过更好地了解客户和更高效地运营来维持自身在竞争激烈的市场变化中的地位。商业分析将数据转化为有价值的见解，这些见解可用于做出战略性和运营性选择，从而改善业务成果并获得持续的竞争优势。

商业分析允许企业做出数据驱动的决策，而不是猜测，这使得结果更准确和一致。它有助于识别数据中的趋势和模式，从而了解市场动态、客户行为和运营效率。

组织可以通过评估来自不同流程的数据来发现效率、优化运营并节省资金。这将导致更高的生产力和利润。分析使营销计划的监控和优化成为可能，确保资源被导向最有效率的渠道和策略。

核心商业分析方法

商业分析方法是用于分析数据并为决策生成见解的技术。主要的商业分析方法如下：

以下是一些关键方法

• 描述性分析 - 正如其名称所示，描述性分析分析历史数据并对其进行描述。
• 诊断性分析 - 诊断性分析识别事件发生的根本原因。这种方法会详细探索数据。它包括相关性分析和根本原因分析。
• 预测性分析 - 预测性分析帮助公司预测未来可能发生的情况。预测性分析的一些常用方法包括回归分析、时间序列分析和机器学习算法。
• 规范性分析 - 规范性分析规定接下来会发生什么。规范性分析根据分析结果推荐行动。规范性分析最广泛地用于优化、模拟和决策分析。

受众 - 谁应该学习商业分析

本商业分析教程是为那些想要学习商业分析的基础和高级概念的人准备的。本教程为那些使用商业分析来支持其特定目标和职责的人提供学习资源，利用数据做出更明智的决策并获得更好的结果。本教程专门针对但不限于高管和高级管理人员、商业分析师、数据科学家和统计学家、市场营销专业人员、财务分析师、运营经理、人力资源专业人员、IT 专业人员、销售团队、医疗保健专业人员等。

学习商业分析的先决条件

您应该具备对数据、统计方法、概率和数学概念的基本理解。了解商业原则和管理概念可以轻松学习。要精通商业分析；需要对Excel、SQL、R和SAS等技术技能有基本的了解；Python或R等编程语言；以及对Tableau、Power BI或Matplotlib等数据可视化工具的了解，以创建数据的可视化表示。