什么是商業分析?它由什么組成?
首先，我們從商業分析的定義開始，盡管商業分析有很多種不同的定義但是這里我所說的是簡化的（狹義的）商業分析，我相信它能更好的幫助你理解商業分析。
商業分析就是利用統計工具和技術來解決問題：
·找出數據模型並進行預測，例如：產品分析
·從海量數據中發現異常。例如：信用欺詐
·識別關鍵數據變量之間的關系並作進一步的預測。例如：潛在客戶分析
·洞察力分析，預測接下來會發生什么？例如：客戶流失預測
·獲得競爭優勢
下表是商業分析與商業智能的一個詳細比較，或許能幫助你更好的理解商業分析。
| 商業智能 |
商業分析 |
| 它們是做什么的？ |
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| 在當前時間報告過去發生了什么？或者現在正發生什么？ | 調查分析問題出現的原因並預測將來可能發生什么？ |
| 它們是如何做到的？ |
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| ·基礎查詢和報告
·數據庫OLAP、切片、向下鑽取 ·交互界面表現：儀表盤、得分卡、圖表、圖形、警報等 |
·應用數學和統計分析技巧
·識別關鍵數據變量之間的關系 ·揭密隱藏在數據中的規律 |
| 它們能得到什么？ |
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| ·儀表盤顯示我們正在做的信息
·標准報告和預設KPI ·出錯報警機制 |
·我們下一步做什么？
·未知商業環境的相關計划及解決方案 ·面臨變化和挑戰的適應能力 |
現在你應該了解了商業智能和商業分析的區別，接下來我們來談談典型的商業分析類別。下面是關於商業解決方案6個大的分類：
·數據挖掘——通過在海量數據中發現以往不知道的趨勢或規律來創建模型。例如：保險索賠欺詐行為分析，零售市場購物籃分析。數據挖掘應用各種各樣的統計技術：
A. 判別分析 當我們知道變量為分類數據時。例如：年齡等人口統計資料。
B. 回歸分析
C. 聚類分析 當我們不知道影響因素怎么歸類時。
D. 相關分析模型
·文本挖掘——從文本數據集中發現提取有意義的模型。例如：通過face book、Twitter、博客等社交網絡了解客戶情感，這些信息將用來提高產品服務或了解競爭對手動態信息。
·預告——預測分析接下來的一段時間發生的事情。例如：利用歷史數據預測季節性的能源需求情況。
·預測分析——創建、管理和部署預測得分模型。例如客戶幸存與流失、信用評分預測以及工廠機械失敗率等。
·最優化解決方案——利用模擬技術識別最優化解決方案。例如：銷售價格優化、股票投資基金最優組合等。
·可視化——通過高度交互圖形增強對探索性分析的展示以及模型結果的輸出表現。