商业分析实务 第一章商业分析概论 教学PPT课件.pptxVIP

第一章 商业分析概述商业分析发展及趋势商业分析定义企业商业分析环境商业分析起源01起源商业分析起源企业的科学管理时代大量人才缺口管理信息系统的概念产生四大重要技术趋势之一大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万，预计美国企业对能够运用大数据分析结果的大数据相关管理人才需求将达到150万。商业分析师受雇起到协助经理人的作用以分析报告的形式为企业提供服务MIS的应用让IT团队以报告和图表的形式为组织机构提供分析业务97%收入超过10亿美元的大公司都在运用不同类型的商业分析商业分析演进过程Chen Hsinchun等人提出了商业分析从1.0至3.0的演进过程影响企业的外部因素市场因素：包含激烈的竞争环境、市场全球化、电子商务的新兴、以及营销手段的革新等趋势，需要在商业分析过程中得到重视。顾客因素：用户创造内容（UGC）使得顾客变得更具有影响力，同时选择增加的顾客往往会具有缺乏忠诚度的特点，会对产品有更高的质量或功能要求，并具有产品个性化偏好，导致部分传统商业分析理念的失效。技术因素：互联网的发展催生出关联新产品和新服务，生产出更多的商业分析原始资料，同时数据处理技术的发展，也使得这些大数据可以在商业分析领域得到运用，推动社交网络及Web 3.0等发展趋势。社会因素：包括政府管制、劳动力多样化、人口老龄化、可持续发展等影响因素，将改变商业分析的具体建设路径。定义02什么是商业分析商业分析（Business Analytics，简称BA）是指通过定性与定量的方法，明确需求与问题并提供相应的解决方案，来为利益相关者提供价值，从而在组织环境中实现变革的做法，是为了评估历史绩效、驱动未来规划，而进行的持续性的探索和调研的技术，经验和实践的总和。传统的商业分析以统计学与概率论的方法为基础，来解决传统企业运营中所遇到的分析、预测或决策问题，如反映市场对企业产品的需求情况、资源成本、市场条件和整体经济运行情况。现代商业分析广泛地吸收了数据库、数据仓库、内容管理、人工智能等信息技术，在配套软件系统的支持下，商业分析活动更紧密地与数据结合，商业分析模式也得以固化下来，持续有效地为企业创造价值。商业分析的基本实施流程商业数据指标既要能够匹配所选择的方法，又要能够达成商业分析的目标；在符合分析场景的同时，这些数据的可得性、获取成本以及处理难度也需要一并考虑在内。数据的计量尺度包括定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度等。包括客户、产品和服务、竞争对手、运营流程、财务状况等。如通过定性分析来确定导致业务异常的原因；通过数据挖掘来发现业务变量之间的潜在联系；通过A/B测试来取舍决策；通过预测模型来推测未来趋势等。商业智能与商业分析商业智能（Business Intelligence，简称BI）是支持信息访问和分析以改进与优化企业的决策和绩效的应用程序、基础架构、工具和最佳实践的总称，由数据仓库或数据集市、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份等部分组成二者区别：历史渊源不同。商业分析形成于泰勒科学管理时代，而商业智能的概念则是在计算机商用、数据驱动下发展的。运用重点不同。商业分析重在信息应用，商业智能重在数据分析。运用阶段不同。商业分析的运用分布于整个管理流程，商业智能往往关注历史数据。受益者不同。商业分析使用者包括了战略层人员，而商业智能主要在运营层运用。发展及趋势03商业分析发展及趋势数据产生源头数据获取频度从单纯可获取的结构化数据变为各种跨界数据，如人与人之间的社交网络数据、人与物之间的人机交互数据、物与物之间的传感器及机器数据等从原本的延时获取变为实时获取数据形态数据存储形式分为关系数据库为代表的结构化数据、HTML文档为代表的半结构化数据、多媒体文件为代表的非结构化数据分为静态海量数据和动态海量数据，如网络点击流、日志和实时行情等影响数据的四个维度商业分析发展及趋势商业分析的应用通过细分客户、洞察需求等手段，能够预测用户偏好来挖掘潜在顾客，对掌握大量用户行为和用户信息的互联网企业来说，尤其是电子商务领域，具有很大的价值，如京东构造用户画像为用户推荐个性化的商品。对有着庞大运营体系的传统大型企业而言，可以利用商业分析纵向整合供应链，并横向联合不同渠道，将大大提升运营效率。用户创造内容（UGC）是大数据时代的关注重点，由此，如路径分析、社交媒体分析、位置分析、社交网络分析和文本分析等新兴方法在商业分析领域得到运用。例如，路径分析和位置分析可以借助实时数据的采集从而获得用户出行数据、停留位置等信息；文本挖掘分析则从海量用户数据中提取特征和识别规律，包括文本分类、文本摘要、情感分析等。技术趋势主要体现在五个方面：数据量大、处理速度快、技术成本下降、移动设备普及和社交媒体的加入。大数据不仅仅体量大，同时多源异构，包括网络爬虫数据、社交媒体数据、服务器日志