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数据分析能力的8个等级
作者:Admin  更新时间:2010-07-01  来源 Eight levels of analytics 本条信息浏览人次共有

 

1. 标准报表

回答: 发生了什么?什么时候发生的?

示例:月度或季度财务报表

我们都见过报表,它们一般是定期生成,用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的,但无法用于制定长期决策。


2. 即席查询

回答:有多少数量?发生了多少次?在哪里?

示例:一周内各天各种门诊的病人数量报告。

即席查询的最大好处是,让你不断提出问题并寻找答案。


3. 多维分析

回答:问题到底出在哪里?我该如何寻找答案?

示例:对各种手机类型的用户进行排序,探查他们的呼叫行为。

通过多维分析(OLAP)的钻取功能,可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋,发现问题所在。


4. 警报

回答:我什么时候该有所反应?现在该做什么?

示例:当销售额落后于目标时,销售总监将收到警报。 

警报可以让您知道什么时候出了问题,并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。


5. 统计分析  

回答:为什么会出现这种情况?我错失了什么机会?

示例:银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。

这时您已经可以进行一些复杂的分析,比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。


 6. 预报

回答:如果持续这种发展趋势,未来会怎么样?还需要多少?什么时候需要?

示例:零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。

预报可以说是最热门的分析应用之一,各行各业都用得到。特别对于供应商来说,能够准确预报需求,就可以让他们合理安排库存,既不会缺货,也不会积压。 


   

 7. 预测型建模

回答:接下来会发生什么?它对业务的影响程度如何?

示例:酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。

如果您拥有上千万的客户,并希望展开一次市场营销活动,那么哪些人会是最可能响应的客户呢?如何划分出这些客户?哪些客户会流失?预测型建模能够给出解答。


   

 8. 优化

回答:如何把事情做得更好?对于一个复杂问题来说,那种决策是最优的?

示例:在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下,请您来给出IT平台优化的最佳方案,以满足每个用户的需求。

优化带来创新,它同时考虑到资源与需求,帮助您找到实现目标的最佳方式。

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