如何科学使用商业数据进行分析决策？
01.描述性分析
描述性分析是一系列用于描述发生了什么的数据分析方法，如数据查询、报表、描述性统计、数据可视化仪表盘、部分数据特征挖掘技术等。
数据查询是指从数据库中查找特征信息，是商业数据分析的基础。 例如，某工厂需要从数据库中查询采购物料、加工成品数量、出货清单等信息。
这些数据包含了工厂运作中产生的描述性信息，包括发货数量、发货日期等。 这些历史数据查询的结果可以通过描述性统计分析来表达——比如最常见的均值、标准差，以及数据可视化工具——直方图、趋势图、地图等。这些基本的描述性统计和数据可视化技术的应用帮助业务人员从大量数据中找到简单的特征和关系。
上图是一个典型的数据仪表板。 从上图我们可以看到，数据仪表盘上有一系列的表格、图表、地图、汇总统计、分类统计，这些信息可以随着数据的更新而更新。 ，实时展示用户关心的问题。 数据仪表盘可以帮助企业的管理者和业务人员监控企业与管理决策职责相关的特定方面的绩效。
数据仪表板是企业和政府机构中最常用的可视化工具。 国内通常称为BI（ ）仪表板，通常包括以下功能：
数据收集：从多个来源收集数据，包括内部公司数据库、ERP 系统和外部来源，如社交媒体、市场研究公司和政府数据。
数据存储：将采集到的数据存储在服务器中，方便企业进行数据分析和查询。
数据可视化：可设置多级维度对数据进行查询汇总，使用图表呈现可视化报表。
报表生成：可根据企业需要生成多种类型的报表，包括实时报表、周期报表和自定义报表。
从上面的功能我们可以看出，数据仪表盘的部署不是靠一个软件就能完成的。 企业需要做整体的数据治理，设置埋点，收集业务流程中产生的数据，使用专用服务器进行存储和查询，最后才能实现上面看到的BI 。
目前国内的BI仪表板在业务数据分析中实现了描述性分析功能。 数据分类可视化后，分析和决策还是留给业务人员和管理层的观察和判断。 “找数据”的问题离数据驱动决策还有一定距离。
02. 预测分析
预测分析是指根据历史数据构建模型来预测未来情况，或分析各种因素（变量）之间的相互作用和因果关系。 例如，企业可以利用过去的销售数据建立数学模型来预测未来的销售和市场状况，从而分析产品销售的长期趋势、季节变化等，为企业采购和销售管理决策提供依据。 例如，生产包装食品的企业，可以利用网店的历史销售数据，预估优惠券或折扣带来的增销效果，在双十一这个大促节前备货。 又如，品牌公司在推出新产品时，可以通过分析客户过往的购买行为，进行市场调研，预测新产品的销量和市场占有率。
与描述性分析相比，预测性分析需要使用更深奥、更复杂的数据分析方法，如线性回归分析、时间序列分析、数据挖掘、模拟分析、风险回归分析等。目前主流的分析方法有两种用于预测分析，即统计分析和数据挖掘。
数据挖掘
数据挖掘技术通常用于预测定量分析，可以帮助分析人员在大量数据中发现规律和模式。 例如，一家大型连锁超市需要进行针对性的营销活动，清理薯片的库存。 超市可以根据积累的POS机消费数据和会员信息，利用数据挖掘技术预测顾客是否更有可能购买啤酒。 或者将打折薯片与其他软饮料捆绑销售，以清理库存并增加收入。
一般来说，数据挖掘需要企业有大量的原始数据进行分析，而这些数据一定是数以万计的。 可以说，提高预测精度没有上限。
统计分析
统计分析的目标其实与数据挖掘是一致的，就是通过对数据的统计和分析来描述数据的基本特征和规律，对数据进行预测和建模。 不同的是，统计分析适用于规模较小的数据，比如只有几十到几百个样本，统计分析的准确率会更高。 而且统计分析还有一个比较大的优势，就是模型的可解释性强，因为影响因素（变量）是业务人员定义的，模型建立后模型结果更容易解释。
03. 指导性分析
指导性分析不同于描述性分析和预测性分析，目的是通过数据分析找到实现业务目标的最佳途径。 例如，航空业采用的收益管理就是一个典型的指导性分析案例。 机票销售系统会记录所有过往航班的机票销售信息，如票价、上座率、销售时间等，建立最优的收益模型。 所以消费者可以看到，即使是同一个航班，不同的时间也会有不同的价格，而且同一条航线不同航空公司的价格也相差很大（机型和服务相似的航班），体现了不同的航空公司。 公司有不同的最优模型。
指导性分析在各个行业和领域都有应用。 下面是三个简单的案例：
资产配置组合模型利用不同类别资产的历史投资收益收益，建立不同风险水平下收益最高的投资组合。
供应网络设计模型会根据客户的业务场景需求，寻找生产建设、原材料供应、物流运输等各方面综合成本最低的工厂选址，以及效率最高的配送中心选址.
零售行业的降价模型是根据历史数据，分析产品在不同折扣水平下可能的销量，从而找到产品生命周期内收益最大化的折扣方案，以及产品无法销售时的折扣。按原计划出售。 时间。 在这方面，苹果在降价模式和库存管理方面可以说是顶尖的公司。 在折扣不多的情况下，2~3代前的产品依然有不错的销量。 在注重产品和技术创新的科技公司领域，可以说是独一无二的存在。
在指导分析中，还有一种模拟优化分析技术（方法），它综合运用概率统计理论，对不确定现象建立分析模型，在复杂和高度不确定的情况下寻找最优决策。
可以说，指导分析是数据驱动决策的高级应用，旨在帮助决策者制定最优策略，尤其是当决策者面临多项选择和一系列风险因素时。 指导性分析往往需要综合描述性分析、预测性分析以及效用理论、规划和解决等，要求分析师不仅要懂业务，还要有很强的数学能力，充分考虑风险、损失和资源的平衡输入等因素，对决策因素和结果建立模型，为每一个决策后果赋值相应的值，就可以找到最优决策。
概括
企业决策面临哪些困难和挑战？
第一个问题是不确定性。 如果事先知道产品的市场需求，就很容易制定生产计划和安排生产活动。 如果提前知道项目计划的每一步需要投入的资源和时间节点，就可以做好项目成本管理和完成时间。 如果您了解股市的波动性，投资就会变得容易。
决策困难的另一个原因是决策者往往面临无数的备选方案，或者说影响决策结果的因素是由多个变量的不同选择构成的。 例如，要找到最优的投资组合，市场上有成千上万的股票、贷款和基金可供选择； 航空公司想找到最优的机票定价方案，但价格和销售的可能组合数不胜数（管理成百上千条航线）。 在上述情况下，即使是业内最资深的从业者，也未必能凭借个人能力和经验做出最优决策。
因此，企业需要综合运用业务数据分析中包含的方法和工具，从数据中获取特征、关系和更多信息，提高理解历史和现状的能力（描述性分析），预测未来预测的准确性（预测）性分析）和计划能力（指令性分析），帮助企业中的决策者量化风险、平衡资源，并使用最优决策来实现业务目标。
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