深入解析：高级分析及其对业务的重要性
在当今技术飞速发展的时代，企业需要超越传统的数据分析方法，才能在竞争激烈的市场中保持领先地位。高级分析正是一种能够满足这种需求的强大工具，它利用复杂的技术，帮助组织更好地预测未来趋势，并做出更明智的商业决策。
传统的商业智能（BI）技术在许多应用场景下已经显得力不从心。因此，越来越多的组织开始转向高级分析，利用其强大的功能来提升业务表现。
高级分析的核心技术包括人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术以多种方式为组织提供支持，无论是开展精准的营销活动、找出新政策中的潜在漏洞，还是增强银行系统的安全性，高级分析的应用都在不断扩展。
本文将深入探讨高级分析的概念及其对企业的重要性。
什么是高级分析？
高级分析是一种基于数据分析的方法，它利用各种先进的工具和技术，来预测事件、评估结果、制定更明智的决策，并挖掘有价值的见解，从而推动业务的增长。它不仅仅是简单的数据汇总，而是通过深度分析，揭示数据背后的潜在规律和趋势。
在高级分析中，常用的技术包括人工智能、机器学习算法、预测建模、业务流程自动化和深度学习等。这些技术能够学习和分析来自多个渠道的业务数据，从而实现更精准的预测和更有效的决策。高级分析解决方案和工具融合了描述性分析、预测性分析和规范性分析，以实现数据的可视化、模式的发现和决策的改进。
高级分析的应用领域非常广泛，包括数据挖掘、市场营销、广告和网络安全等。许多企业利用它来深入了解业务状况、发现政策漏洞、预测市场动态、识别新兴市场趋势，以及用于其他多种用途。
此外，数字文化、聚类分析、复杂事件处理、多元统计和决策智能等复杂的方法也被纳入高级分析的范畴。随着技术的不断进步，高级分析领域的方法也在不断扩展。
尽管方法众多，但高级分析的核心任务仍然是细分、分类、关联、预测和关联。这五个关键步骤帮助企业理解和利用数据：
- 细分： 将相似的数据进行组合，方便进一步分析。
- 分类： 将未分类的物品归入相应的类别。
- 关联性： 识别数据属性之间的联系，从而发现潜在的规律。
- 预测： 为企业提供对未来结果的预测，帮助提前规划。
- 关联： 评估两个数据在原始数据集中同时出现的频率，并有助于发现规则的推导。
高级分析的优势
高级分析是一种被全球众多企业广泛采用的强大方法。它使企业能够运用多种数据分析技术，从而应对业务挑战并推动组织发展。以下是高级分析的一些主要优势：
- 准确的预测： 高级分析的核心优势在于其高预测准确性。与传统的商业智能工具不同，高级分析可以更有效地预测结果，并帮助企业做出明智的决策，从而避免不必要的风险。
- 更好的风险管理： 风险是任何业务不可避免的一部分，而高级分析是降低风险的最佳解决方案之一。高预测准确性有助于组织更好地管理风险，并减少代价高昂的错误。无论是启动新业务还是推出新产品，高级分析都可以帮助您防范潜在的损失。
- 深入的细节洞察： 借助高级分析工具，企业可以获得对市场数据更深入、更具可操作性的洞察。通过分析市场动态和利用预测模型，企业可以更好地评估其在市场中的潜力，从而做出更明智的战略决策。
- 更快的决策速度： 通过高度准确的未来预测，企业可以更快地制定业务战略。高级分析可以支持企业做出任何有利于未来发展的决策。
- 抑制偏见： 高级分析能够抑制可能对业务决策产生负面影响的认知偏见。它利用机器学习和人工智能，提供更多基于数据的结果和逻辑决策解决方案，从而避免主观判断带来的偏差。
- 预测机遇和问题： 通过可靠的高级分析工具，企业可以识别市场中的新机遇，并根据需求及时采取行动。此外，它还可以帮助企业发现业务方法中的潜在问题，并进行相应的调整，从而确保业务的持续健康发展。
高级分析技术
高级分析涉及多种技术，这些技术协同工作，帮助组织做出更明智的预测和商业决策。以下是一些常见且重要的技术：
- 数据挖掘： 数据挖掘是一种用于识别给定数据集中模式、漏洞和趋势的技术。它还有助于建立数据集中变量之间的关系，从而解决潜在的问题。数据挖掘融合了人工智能、统计学和机器学习，以高效地执行任务。
- 情感分析： 情感分析利用自然语言处理（NLP）、生物识别技术和文本分析来识别文本的情感倾向，判断其是负面的、中性的还是积极的。它可以帮助企业分析潜在客户的情绪，以及他们如何看待品牌或新产品。
- 大数据分析： 这是一种用于评估大量非结构化、半结构化和结构化数据的技术。该技术对于从海量数据中发现市场趋势、实体之间的相关性、隐藏模式、客户偏好和其他隐藏信息非常有效。
- 数据可视化： 数据可视化以图形化的形式呈现数据。这种方法能够清晰地展示分析结果和其他信息，是企业常用的分析实践。数据可视化不仅仅是图表和流程图，它还能展示更多信息，例如企业的运营情况及其发展方向。
- 聚类分析： 高级分析利用聚类分析来分析非结构化数据集，并识别相似数据点的集群。它可以帮助企业对非结构化数据进行分类，并利用它们来查找相关信息。不仅如此，聚类分析还可以帮助发现这些数据点的差异，并以可视化的方式呈现出来。
- 机器学习： 机器学习是一种高度使用的高级分析技术，它可以从收集的数据中学习重要信息，并生成详细的模型。这有助于识别复杂的模式，并创建准确的预测，从而帮助企业制定更明智的战略决策。
- 复杂事件处理： 复杂事件处理是一种有用的方法，它可以帮助实时跟踪和分析结构化的数据流，并预测高度准确的、可操作的结论。它利用专门的模式匹配技术来识别任何事件或动作，并提供有关如何应对该事件的所有重要信息。
- 队列分析： 这种技术有助于将大量数据分解成相关的子数据集，并利用这些洞察在目标市场上采取下一步行动。
企业使用这项技术，根据不同的分析方法对大量的客户信息进行整理，并将其分为相关的组。它常用于检验基于样本数据的不同假设的准确性。
- 预测建模： 预测建模被企业广泛采用，因为它能够帮助企业预测业务战略的未来结果。预测建模基于历史数据，并使用机器学习和统计建模来预测结果。通过预测，企业可以更有效地制定下一步行动，同时最大限度地降低风险。
- 模拟分析： 模拟分析对企业非常有益，因为它能够帮助预测在决策实施期间、之前或之后可能发生的各种替代结果。
- 多元统计： 这是一种非常先进的技术，它涉及不同的方法来检查数据集中不同变量之间的联系。它同时识别多个联系，从而提供更准确的结果。
- 流分析： 流分析是一种现代高级技术，可以持续评估高带宽的流数据，而且是实时的。许多经营在线商店的企业经常使用这种技术，来了解与销售和客户行为相关的不同信息。
- 规范分析： 组织经常使用规范分析，因为它结合了预测分析和商业智能的优点。该技术能够帮助组织决定下一步行动，并根据过去的记录指明方向。当组织对其方法感到犹豫不决，并想知道哪种方法能够带来更好的业务结果时，规范分析尤其有用。
商业智能与高级分析
商业智能（BI）和高级分析是商业组织最常用的两种选择，它们都旨在帮助企业制定高度准确的、基于数据的决策。尽管它们的目标相似，但它们之间存在着许多差异。以下是两者的对比：
| 特征 | 高级分析 | 商业智能 (BI) |
| 定义 | 利用各种现代技术和建模策略来预测未来，并相应地做出决策。 | 使用以往的业绩和历史数据来帮助组织改进其业务。 |
| 主要关注点 | 主要关注未来事件。 | 主要关注过去和现在的事件。 |
| 主要目的 | 找出业务中的复杂问题，并据此决定行动方案。 | 帮助深入了解历史数据，并解决小问题。 |
| 涉及的主要技术 | 涉及数据挖掘、机器学习、语义分析、队列分析、模式匹配等。 | 涉及数据挖掘、报告和查询。 |
| 大数据使用 | 经常使用大数据。 | 偶尔使用大数据。 |
| 分析类型 | 进行高度准确的预测分析。 | 找出根本原因的数据模式。 |
| 数据类型 | 使用非结构化和结构化数据类型。 | 主要涉及结构化数据类型。 |
| 方法 | 采用主动管理方法。 | 采用被动式的业务方法来处理信息。 |
| 知识生成 | 在这种方法中，知识是自动生成的。 | 知识是手动生成的。 |
| 主要用户 | 主要用户是业务分析师和数据科学家。 | 主要由业务分析师和用户使用。 |
高级分析的应用案例
高级分析可以以多种方式应用于您当前的业务生态系统中，例如：
- 供应链优化： 高级分析可以帮助企业评估需求、调整客户偏好、控制成本波动，并创建动态的供应链。它可以使供应链适应快速变化的市场，并有助于减少延误、控制分销成本和简化流程。
- 开展市场营销分析： 高级分析可以帮助企业开展定制化和有针对性的营销活动，从而有效地销售产品。这样可以避免无效的策略并减少资金浪费。通过分析未来的结果，企业可以确定向上销售和交叉销售的机会，并增强客户体验。
- 简化业务运营： 借助高级分析，企业可以简化运营，并使其适应不断变化的市场趋势。与可能无法适当适应不断变化的市场条件的BI工具不同，高级分析可以帮助提高组织的绩效、收入和生产力。
- 分析风险因素： 通过实施高级分析，企业可以实时分析庞大的数据集和数据流。这可以帮助企业检测出可能给组织带来更大风险的数据模式。从支付欺诈和政策漏洞到保险责任和监控客户声誉，高级分析可以帮助降低风险并节省资金。
一些高级分析工具
#1. Countly
Countly 是一款高效的高级分析工具，可以帮助您深入了解您的业务。它可以在私有云上使用，也可以自行托管。它使您可以跟踪产品的性能以及客户在桌面、Web和移动应用程序上的行为和旅程。
特点和优势：
- 完整的数据所有权和控制权
- 它可以在插件的帮助下扩展
- 通过可定制的仪表板更轻松地访问数据
- 产品分析
- 支持跟踪策略
- 交互式推送通知
- 电子邮件和崩溃报告
- 通过用户权限提高安全性
- 遵守HIPAA、GDPR和COPPA等合规性法规，改善数据隐私
在GitHub上，它总共获得了5.1k+ star和949个fork。
#2. Apache Superset
Superset 是 Apache 的一个数据探索和可视化平台。这款企业就绪的现代商业智能应用程序可以增强或替代许多企业的专有BI工具。
特点和优势：
- 您可以使用 Superset 的无代码界面快速构建图表
- 使用基于 Web 的强大 SQL 编辑器执行高级查询
- 使用轻量级语义层快速定义自定义指标和维度
- 开箱即用地支持几乎所有 SQL 数据库
- 数据可视化提供了许多精美的可视化效果，例如条形图、地理空间可视化等。
- 安全认证和角色的可扩展选项
- 可配置的轻量级缓存层，以简化数据库负载
- 使用 API 进行自定义
它还与多个数据源很好地集成，并具有从头开始构建的云原生架构，以便于扩展。
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) 允许数据团队通过更好的分析、文档和质量测试来建立对收集数据的共同理解。它可以帮助您有效地管理数据管道，并快速部署灵活且可扩展的质量测试。
特点和优势：
- 无缝融入当前技术堆栈，并与CI/CD管道集成
- 加速数据发现，即使对于更大的数据量
- 自动生成的数据文档
- 通过治理和安全程序更好地控制和维护数据
- 警报和通知
- 与许多系统和工具很好地集成，例如AWS S3和GCP等。
它的文档对于非技术用户和技术用户来说都很容易理解。
学习高级分析的资源
#1. 使用 Python 的高级数据分析
本课程将帮助您通过使用 Python 和解决实际问题来掌握高级分析。
#2. Excel 高级分析——数据分析工具包/求解器
本课程使用数据分析工具，教授如何在 Excel 中进行高级数据分析，例如用于统计的工具库和用于线性优化的求解器。
#3. 具有 Spark 学习模式的高级分析
这本由四位 Cloudera 数据科学家撰写的实用书籍，让您能够使用 Spark 执行大规模数据分析。在这里，您将找到有关如何处理和解决不同分析问题的示例。
#4. 在 Power BI 中使用 R 和 Python 进行高级分析
作者 Ryan Wade 给出了 Python 和 R 的秘诀，以帮助您将数据分析领域的不同语言应用到您在 MS Power BI 中的工作中。
#5. 使用 Excel 2019 进行高级分析
作者 Manisha Nigam 让您探索复杂分析、整合数据和根据最新趋势进行预测的各种方法和方式。
结论
高级分析可以证明是一种非常有效和高效的商业战略，可以帮助您在降低风险的同时发展和实现目标。随着技术的不断进步，它将继续发展壮大，覆盖更广的领域，并变得更加有用。许多大型企业已经在使用高级分析，并且它很快将在其他企业中普及。
您还可以进一步探索增强分析。