大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐-社會研究與數(shù)字治理第6章 大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)用

第6章大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)用QQ：81505050楊武劍周蘇大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐——社會研究與數(shù)字治理數(shù)據(jù)驅(qū)動這樣一種商業(yè)模式是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，它需要利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)手段，對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，挖掘出其中蘊(yùn)含的價(jià)值，從而指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)、

銷售、經(jīng)營、管理。

圖6-1數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)有區(qū)別數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)無論是從產(chǎn)生背景還是從內(nèi)涵來說，都有很大的不同。（1）產(chǎn)生背景不同。21世紀(jì)第二個(gè)十年，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和社交化技術(shù)的發(fā)展，一切皆可數(shù)字化，全球正逐步進(jìn)入數(shù)據(jù)社會階段，企業(yè)也存儲了海量的數(shù)據(jù)。在這樣的進(jìn)程中，曾經(jīng)能獲得競爭優(yōu)勢的定位、效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，均不能保證企業(yè)在殘酷的商業(yè)競爭中保證自身競爭優(yōu)勢，諾基亞，索尼等就是很好的例子。在這樣的背景之下，數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)生了，未來誰能更好地由數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理，誰才有可能在殘酷的競爭中立于不敗之地。第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)早于數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)生，但是都出于相同的時(shí)代，都是在互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后。隨著這些技術(shù)的應(yīng)用，積累了海量的數(shù)據(jù)。單個(gè)數(shù)據(jù)沒有任何價(jià)值，但是海量數(shù)據(jù)則蘊(yùn)含著不可估量的價(jià)值，通過挖掘、分析，可從中提取出相應(yīng)的價(jià)值，而大數(shù)據(jù)就是為解決這一類問題而產(chǎn)生的。可見，數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景及目的是有差別的，數(shù)據(jù)驅(qū)動并不等于大數(shù)據(jù)。第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)（2）內(nèi)涵不同。數(shù)據(jù)驅(qū)動是一種新的運(yùn)營模式。在傳統(tǒng)商業(yè)模式之下，企業(yè)通過差異化的戰(zhàn)略定位、高效率的經(jīng)營管理以及低成本優(yōu)勢，可以保證企業(yè)在商業(yè)競爭中占據(jù)有利位置，這些可以通過對流程的不斷優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。而在移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以及正在進(jìn)入的數(shù)據(jù)社會時(shí)代，這些優(yōu)勢都不能保證企業(yè)的競爭優(yōu)勢，只有企業(yè)的數(shù)據(jù)才是企業(yè)競爭優(yōu)勢的保證，也就是說，企業(yè)只有由數(shù)據(jù)驅(qū)動才能保證其競爭優(yōu)勢。第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)在這樣的環(huán)境之下，傳統(tǒng)的經(jīng)營管理模式都將改變以數(shù)據(jù)為中心，由數(shù)據(jù)驅(qū)動。數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)，這實(shí)際上是技術(shù)對商業(yè)界，對企業(yè)界的

一個(gè)改變。消費(fèi)電子產(chǎn)品經(jīng)歷了一個(gè)從模

擬走向數(shù)字化的革命歷程，與此類似，企業(yè)的經(jīng)營管理

也將從現(xiàn)有模式轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)。這樣一個(gè)轉(zhuǎn)變，

實(shí)際上也是全球企業(yè)面臨的一場新變革。

圖6-2數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)投放第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)有聯(lián)系數(shù)據(jù)驅(qū)動是一種全新的商業(yè)模式，而大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)以及對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具的統(tǒng)稱。二者具有本質(zhì)上的差別，不能一概而論。雖然數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)有許多不同，但是由上面闡述我們可以知道，數(shù)據(jù)驅(qū)動與大數(shù)據(jù)還是有著一定的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)驅(qū)動是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用體現(xiàn)。如前所述，數(shù)據(jù)驅(qū)動這樣一種商業(yè)模式是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，它需要利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)手段，對企業(yè)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，挖掘出這些海量數(shù)據(jù)的蘊(yùn)含的價(jià)值，從而指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)、銷售、經(jīng)營、管理。同樣的，再先進(jìn)的技術(shù)，如果不用于生產(chǎn)時(shí)間，則其對于社會是沒有太大的價(jià)值的，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)這樣一種商業(yè)模式之下，正好體現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值。第6章導(dǎo)讀案例數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)目錄企業(yè)分析的分類戰(zhàn)略分析管理分析運(yùn)用分析12345科學(xué)分析6面向客戶的分析企業(yè)分析的分類PART016.16.1企業(yè)分析的分類對企業(yè)的分析有一些不同的分類方法。下面，針對不同類型分析的基本要求，研究需求將如何影響組織對分析方法和工具的選擇。由于沒有任何一個(gè)單一的方法和工具能夠滿足每一個(gè)需求，因此，對于所有層面分析決策的關(guān)鍵問題是：我們該怎樣應(yīng)用分析結(jié)果。我們將企業(yè)分析歸為五類：（1）戰(zhàn)略分析——為高層管理人員服務(wù)的分析；（2）管理分析——為職能領(lǐng)導(dǎo)服務(wù)的分析；（3）運(yùn)營分析——支持業(yè)務(wù)流程的分析；（4）科學(xué)分析——支持發(fā)展新知識的分析；（5）面向客戶的分析——針對最終消費(fèi)者的分析。6.1企業(yè)分析的分類根據(jù)分析使用者在組織中的角色來描述不同類型的分析，討論分析使用者的角色是如何影響分析項(xiàng)目的關(guān)鍵特征，包括時(shí)效性和可重復(fù)性，以及這些特性如何影響工具和方法的選擇。在每個(gè)分析項(xiàng)目開始時(shí)，分析師一定要清楚的是：誰將使用這個(gè)分析？戰(zhàn)略分析PART026.26.2戰(zhàn)略分析組織的戰(zhàn)略分析主要針對高層管理人員的決策支持需求，解決戰(zhàn)略級的挑戰(zhàn)與問題。戰(zhàn)略問題有四個(gè)鮮明的特點(diǎn)。首先是風(fēng)險(xiǎn)高，如果戰(zhàn)略方向不對會造成嚴(yán)重后果；其次，戰(zhàn)略問題常常會突破現(xiàn)有政策的約束；第三，戰(zhàn)略問題往往是不可重復(fù)的，在大多數(shù)情況下，組織解決了一個(gè)戰(zhàn)略問題，不會再解決同樣的另一個(gè)；第四，以何種方式推進(jìn)是最好的，對此領(lǐng)導(dǎo)層沒有就此達(dá)成共識，有很多不確定性，管理層對事實(shí)有不同的認(rèn)識。換句話說，如果沒有異議也就沒有必要進(jìn)行分析。6.2戰(zhàn)略分析戰(zhàn)略問題的例子包括：·是否應(yīng)該繼續(xù)投資一條表現(xiàn)不佳的業(yè)務(wù)線？·一個(gè)擬議中的收購將如何影響現(xiàn)行的業(yè)務(wù)？·預(yù)計(jì)明年的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境是怎么樣的？會如何影響我們的銷售？由于高管依靠戰(zhàn)略分析以達(dá)成共識，分析的價(jià)值更多地取決于信譽(yù)和該分析師的既往成就（而不是方法的精度或理論的縝密）。分析師的獨(dú)立性也是關(guān)鍵，尤其是因?yàn)榉治鰧⒂糜诮鉀Q管理層之間的異議。此外，分析結(jié)果的快速出臺也很重要。6.2戰(zhàn)略分析雖然某個(gè)問題對于某一家公司來說可能是一次性的，但其他公司卻可能已經(jīng)經(jīng)歷過類似情況。與內(nèi)部分析師相比，曾經(jīng)處理過類似情況的經(jīng)驗(yàn)使得外部顧問的價(jià)值大大提升。此外，回答戰(zhàn)略問題通常需要使用一些不太容易獲得的數(shù)據(jù)，例如組織外部的數(shù)據(jù)。由于上述原因，基于獨(dú)立性、可信性、過往成就的紀(jì)錄、緊迫性和外部數(shù)據(jù)，企業(yè)傾向于更多地依賴外部顧問進(jìn)行戰(zhàn)略分析。但是，分析型領(lǐng)導(dǎo)者會建立一個(gè)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)進(jìn)行戰(zhàn)略分析，這個(gè)團(tuán)隊(duì)一般在傳統(tǒng)職能部門之外獨(dú)立運(yùn)行。6.2.3經(jīng)濟(jì)預(yù)測6.2.1專案分析6.2.4業(yè)務(wù)模擬6.2.2戰(zhàn)略市場細(xì)分組織的戰(zhàn)略分析主要針對高層管理人員的決策支持需求，解決戰(zhàn)略級的挑戰(zhàn)與問題。6.2戰(zhàn)略分析6.2.1

專案分析專案分析是指針對一個(gè)特定的問題收集相關(guān)新數(shù)據(jù)并進(jìn)行相對簡單的分析：連接表、匯總數(shù)據(jù)、簡單統(tǒng)計(jì)、編制圖表等。企業(yè)會投入大量的時(shí)間和努力做專案分析。傳統(tǒng)商務(wù)智能很難或無法解決不可重復(fù)的問題和需要管理層關(guān)注的問題。那些基于數(shù)據(jù)倉庫的商務(wù)智能系統(tǒng)非常適合重復(fù)的、基于歷史的和在政策框架內(nèi)操作的低層面的決策，而專案分析可以彌補(bǔ)高層管理人員的需求和商務(wù)智能系統(tǒng)能力之間的差距。6.2.1

專案分析專案分析這種類型的工作往往會吸引具有豐富經(jīng)驗(yàn)和能力的分析師，他們能夠在壓力下快速、準(zhǔn)確地工作，團(tuán)隊(duì)專家的背景往往也是各種各樣。例如，一家保險(xiǎn)公司有一個(gè)戰(zhàn)略分析團(tuán)隊(duì)，其中就包括人類學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、流行病學(xué)家和具有豐富經(jīng)驗(yàn)的索賠專家。發(fā)展分析領(lǐng)域、業(yè)務(wù)和組織方面的專業(yè)知識可以增進(jìn)戰(zhàn)略專案分析師工作的可信度。更重要的是，成功的分析師會對數(shù)據(jù)持懷疑態(tài)度，為獲得答案而進(jìn)行很多主動的探索，這往往意味著要攻克更多的困難，例如使用編程工具和細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)來找到問題的根本原因。因?yàn)閷０阜治鲂枰`活性和敏捷性，因此，成功的分析團(tuán)隊(duì)會突破標(biāo)準(zhǔn)流程而在IT部門之外運(yùn)作，并允許分析師在組織和管理數(shù)據(jù)時(shí)具有更大的靈活性。6.2.1

專案分析戰(zhàn)略分析中分析工具的選擇往往反映了不同的分析背景，因此差異可能很大。戰(zhàn)略分析師使用SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）、SAS（統(tǒng)計(jì)分析軟件）或R（程序語言）進(jìn)行工作并使用標(biāo)準(zhǔn)的辦公軟件工具（如Excel）展現(xiàn)其成果。由于戰(zhàn)略分析團(tuán)隊(duì)往往較小，要求嚴(yán)格使用單一工具的意義不大。此外，多數(shù)分析師都會想用最好的工具并喜歡使用為一種特定問題而優(yōu)化過的工具。對一個(gè)戰(zhàn)略分析團(tuán)隊(duì)來講，最重要的是具備能夠快速獲取和組織任何來源及任何格式數(shù)據(jù)的能力。許多組織都習(xí)慣使用SAS，一些分析團(tuán)隊(duì)使用SAS獲取和組織數(shù)據(jù)，但使用其他工具執(zhí)行實(shí)際的分析工作。不斷增長的數(shù)據(jù)量對傳統(tǒng)的SAS架構(gòu)的性能提出了挑戰(zhàn)，因此分析團(tuán)隊(duì)越來越關(guān)注數(shù)據(jù)倉庫廠商提供的一體機(jī)解決方案，如IBM、Teradata、Pivotal或者Hadoop。6.2.2

戰(zhàn)略市場細(xì)分市場細(xì)分既是組織高層所追求的戰(zhàn)略，也是用于支持制定戰(zhàn)略的分析方法。企業(yè)可以運(yùn)用分析技術(shù)來進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)性的針對營銷，在這種情況下，內(nèi)部客戶是初級管理人員，而戰(zhàn)略市場細(xì)分分析的客戶則是首席營銷官（CMO）和企業(yè)高級管理層的其他成員。當(dāng)企業(yè)進(jìn)行如下幾類活動時(shí)，需要對市場進(jìn)行細(xì)分：開發(fā)新產(chǎn)品投放市場、進(jìn)入新市場，或者重新激活已經(jīng)進(jìn)入市場飽和狀態(tài)的產(chǎn)品線。通過將一個(gè)廣闊的市場分割成有不同需求和溝通習(xí)慣的不同人群，企業(yè)可以找出更有效地解決消費(fèi)者問題的方法并建立起消費(fèi)者的忠誠度。6.2.2

戰(zhàn)略市場細(xì)分在大多數(shù)情況下，戰(zhàn)略市場細(xì)分的目的是尋找更好的方法來挖掘還不是企業(yè)客戶的消費(fèi)者。細(xì)分分析通常包括從調(diào)查中捕捉的外部數(shù)據(jù)或者二手資料來源。外部顧問往往承擔(dān)這一工作，因?yàn)樗麄冇羞M(jìn)行可靠的細(xì)分分析所需要的專業(yè)知識，也因?yàn)榧?xì)分分析的工作總體而言并不經(jīng)常進(jìn)行，建立起內(nèi)部分析能力不劃算。6.2.3

經(jīng)濟(jì)預(yù)測在許多組織中，周期性的計(jì)劃和預(yù)算通常從經(jīng)濟(jì)環(huán)境評估開始，這不是簡單地猜測未來。管理層在很大程度上依賴于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)預(yù)測中對于經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹、貨幣走勢等指標(biāo)的基準(zhǔn)線預(yù)測。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家使用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及高性能計(jì)算機(jī)來構(gòu)建復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)模型，然后使用這些模型來對關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。因?yàn)榻⒑途S護(hù)這些模型是十分昂貴的，所以只有較大的企業(yè)才建立自己的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。相反，大多數(shù)企業(yè)購買由專業(yè)公司所產(chǎn)生的預(yù)測數(shù)據(jù)，然后利用分析建立自身的關(guān)鍵指標(biāo)與購買的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的聯(lián)系。6.2.4

業(yè)務(wù)模擬計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型利用數(shù)學(xué)理論方法來構(gòu)建復(fù)雜的大體量體系的模型。當(dāng)預(yù)測的關(guān)鍵指標(biāo)與主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)走勢一致時(shí)，這些模型非常有效。例如，一家全國性的百貨連鎖企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)自己的零售銷量與家庭總消費(fèi)支出的預(yù)測非常吻合。盡管通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測所產(chǎn)生的預(yù)測點(diǎn)估計(jì)對于戰(zhàn)略規(guī)劃是有用的，但在許多情況下，管理層更關(guān)心的是一系列可能的產(chǎn)出結(jié)果，而不僅僅是簡單的一項(xiàng)預(yù)測。管理者們可能會關(guān)心某些明確定義的流程所帶來的影響（如生產(chǎn)制造操作），或一些資產(chǎn)所帶來的影響（如一套保險(xiǎn)政策或一個(gè)投資組合）。在這種情況下，業(yè)務(wù)模擬是一個(gè)有用的應(yīng)用方法。6.2.4

業(yè)務(wù)模擬業(yè)務(wù)模擬是一個(gè)隨時(shí)間變化的真實(shí)世界體系的數(shù)學(xué)表現(xiàn)。模擬取決于代表著被模擬系統(tǒng)或流程的關(guān)鍵特征和行為的數(shù)學(xué)模型的初始結(jié)構(gòu)。這個(gè)模型就代表這個(gè)系統(tǒng)，而一個(gè)模擬過程則表示在一系列假設(shè)下隨時(shí)間變化的系統(tǒng)運(yùn)作。因?yàn)楣芾碚呖梢哉{(diào)整假設(shè)，所以業(yè)務(wù)模擬是進(jìn)行“假設(shè)”（what-if）分析的一個(gè)很好的工具。例如，一家人壽保險(xiǎn)公司可以基于投保人行為、死亡率和金融市場情況等不同假設(shè)模擬自己的財(cái)務(wù)結(jié)果。管理者們就可以根據(jù)模擬的結(jié)果對是否要進(jìn)入某一業(yè)務(wù)線、收購另一家運(yùn)營商、對投資組合進(jìn)行再保險(xiǎn)或?qū)ζ渌哂袘?zhàn)略影響的問題進(jìn)行決策。6.2.4

業(yè)務(wù)模擬例如，北方信托是一家全球型的金融機(jī)構(gòu)，它使用蒙特卡羅模擬來評估運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，蒙特卡羅模擬能夠幫助人們從數(shù)學(xué)上表述物理、化學(xué)、工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及環(huán)境動力學(xué)中一些非常復(fù)雜的相互作用。受到法律和國際標(biāo)準(zhǔn)的管理，風(fēng)險(xiǎn)評估是一項(xiàng)有很大影響的工作。因此高層管理人員依靠這種分析來為資產(chǎn)質(zhì)量和投資組合戰(zhàn)略制定策略。而風(fēng)險(xiǎn)分析師使用一個(gè)開源的R語言工具RevolutionREnterprise，在一系列的經(jīng)濟(jì)場景下模擬財(cái)務(wù)運(yùn)營結(jié)果。在每一個(gè)場景中，分析師運(yùn)行的模擬計(jì)算都包含數(shù)以百萬計(jì)的迭代。管理分析PART036.36.3管理分析如下圖所示，例如在某交易平臺的管理分析中，為中層管理者需求服務(wù)的分析應(yīng)用專注于具體的功能問題?！す芾憩F(xiàn)金的最佳方式是什么？·產(chǎn)品XYZ是否能夠按照預(yù)期運(yùn)

營？·營銷計(jì)劃的有效性怎么樣？·在哪里可以找到開設(shè)新零售店

的最佳機(jī)會？圖6-3管理分析示例6.3管理分析不同的功能問題有不同的專業(yè)術(shù)語，不同的專業(yè)分析也有其獨(dú)特的分析時(shí)機(jī)或分析條件（如商店位置分析、營銷組合分析、新產(chǎn)品的預(yù)測等）。而管理分析問題則一般分為三類：·測量現(xiàn)有實(shí)體（如產(chǎn)品、項(xiàng)目、商店、工廠等）的結(jié)果；·優(yōu)化現(xiàn)有實(shí)體的業(yè)績；·規(guī)劃和開發(fā)新的實(shí)體。6.3管理分析為企業(yè)開發(fā)報(bào)表工具、商務(wù)智能儀表盤、多維數(shù)據(jù)鉆取等測量工具是當(dāng)前商務(wù)智能（BI）系統(tǒng)的主要功能。在數(shù)據(jù)及時(shí)可信、報(bào)告易于使用的情況下，這樣的系統(tǒng)將會十分高效，并且該系統(tǒng)反映了一個(gè)有意義的評估框架。這意味著活動、收入、成本和利潤這些指標(biāo)反映了業(yè)務(wù)功能的目標(biāo)，而且能確保不同實(shí)體間的比較。在BI技術(shù)的現(xiàn)狀下，內(nèi)部功能（銷售、承保、店面運(yùn)營等）分析團(tuán)隊(duì)往往要花費(fèi)很多時(shí)間為經(jīng)理們準(zhǔn)備例行報(bào)告。例如，一個(gè)保險(xiǎn)客戶要求的一個(gè)評估報(bào)告實(shí)際由超過100個(gè)SAS用戶組成的一個(gè)工作組完成。6.3管理分析在一些情況下，報(bào)告花費(fèi)了分析師大量的時(shí)間，因?yàn)槠髽I(yè)缺少在必要的工具和引擎上的投資，不過這是一個(gè)很容易解決的問題。通常情況下，產(chǎn)生這種情況的根本原因是缺乏一致的評估標(biāo)準(zhǔn)。在缺乏計(jì)量準(zhǔn)確的組織中，評估將成為一件困難的事情，在這種混亂的情況下，單個(gè)項(xiàng)目或產(chǎn)品的經(jīng)理要尋求能夠展現(xiàn)他們項(xiàng)目或產(chǎn)品最大優(yōu)勢的定制分析報(bào)告也會很困難。因?yàn)樵谶@樣的評估環(huán)境下，每個(gè)項(xiàng)目或者產(chǎn)品都是最優(yōu)的，并且分析失去了管理的意義。對于這個(gè)問題至今沒有合適的技術(shù)性解決方案，它需要領(lǐng)導(dǎo)者為組織制定清晰的目標(biāo)并且建立其一致認(rèn)可的評估框架。6.3管理分析對于規(guī)劃和發(fā)展新的實(shí)體（如程序、產(chǎn)品或門店）的分析通常需要組織外部的信息，并可能需要一些現(xiàn)有員工中無人掌握的技能。由于這兩個(gè)原因，組織通常將這種分析外包給擁有相關(guān)技能和數(shù)據(jù)的分析供應(yīng)商。在組織內(nèi)的分析師看來，這種分析的技術(shù)要求很像做戰(zhàn)略分析所需要的。這種能力能夠快速從任何融合了靈活敏捷的編程環(huán)境和功能支持的資源中快速獲取數(shù)據(jù)，從而服務(wù)于廣泛的通用性分析問題。6.3管理分析營銷歸因分析就是管理分析的一個(gè)很好的例子。歸因分析利用歷史數(shù)據(jù)和高級分析將消費(fèi)者的購買行為與市場營銷方案和效果關(guān)聯(lián)起來。在電子商務(wù)和數(shù)字營銷大規(guī)模出現(xiàn)前的單一市場中，營銷依賴于對媒體市場的綜合分析，來評估廣告的影響。隨著營銷組合手段從傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)向數(shù)字媒體，市場營銷人員開始依賴建立在單個(gè)消費(fèi)者層面的歸因分析來衡量各個(gè)營銷活動和溝通的有效性。歸因分析使企業(yè)能夠節(jié)省資金，增加每個(gè)營銷活動的收入，并且個(gè)性化地定義消費(fèi)者與企業(yè)間的關(guān)系。運(yùn)營分析PART046.46.4運(yùn)營分析運(yùn)營分析是為提高業(yè)務(wù)流程效率或效益的分析。管理和業(yè)務(wù)分析之間的區(qū)別有時(shí)是很小的，并且總體而言可以歸結(jié)為匯總的程度和分析頻率的差別。例如，首席營銷官對所有營銷方案的效果和投資回報(bào)率感興趣，但是不太可能對某個(gè)項(xiàng)目運(yùn)營細(xì)節(jié)感興趣。而一個(gè)營銷項(xiàng)目的經(jīng)理會對該項(xiàng)目的運(yùn)營細(xì)節(jié)十分感興趣，但是不會太關(guān)注其他營銷項(xiàng)目的運(yùn)營效果。6.4運(yùn)營分析在匯總程度和分析頻率上的差異導(dǎo)致了相關(guān)類型的分析之間巨大的差異。一個(gè)首席營銷官的關(guān)注重點(diǎn)應(yīng)該在一個(gè)項(xiàng)目是“繼續(xù)進(jìn)行或者立即停止”的層次上：如果這個(gè)項(xiàng)目有效果的話就要繼續(xù)為這個(gè)項(xiàng)目提供資金支持，如果沒有效果則該項(xiàng)目應(yīng)立即停止。這種類型的問題很適合使用融合了可靠利潤指標(biāo)和投資回報(bào)率指標(biāo)的“儀表盤”模式的商務(wù)智能系統(tǒng)處理。另一方面，對于項(xiàng)目經(jīng)理來說，他們感興趣的一系列洞察指標(biāo)不僅僅是這個(gè)項(xiàng)目的運(yùn)營效果，而且是為什么這個(gè)項(xiàng)目能達(dá)到現(xiàn)在的運(yùn)營效果以及能夠怎樣改進(jìn)該項(xiàng)目。并且，這個(gè)例子中的項(xiàng)目經(jīng)理會深入?yún)⑴c運(yùn)營決策，如選擇目標(biāo)、選擇目標(biāo)受眾、確定哪方提供分配資源、處理出現(xiàn)的異常反應(yīng)，以及管理交付計(jì)劃和預(yù)算，這是運(yùn)營分析要達(dá)到的效果。6.4運(yùn)營分析盡管任何一個(gè)BI軟件包都可以處理不同層次和類型的運(yùn)營問題，整個(gè)業(yè)務(wù)流程中不同性質(zhì)的操作細(xì)節(jié)仍然使問題變得更加復(fù)雜。一個(gè)社交媒體營銷方案的實(shí)施依賴于數(shù)據(jù)源和運(yùn)營系統(tǒng)，這與網(wǎng)頁媒體和郵件營銷方案完全不同。預(yù)先批準(zhǔn)和非預(yù)先批準(zhǔn)的信用卡采集程序使用不同的系統(tǒng)來分配信貸額度。這些過程的一部分或者全部都是可以外包出去的。只有極少的企業(yè)能夠成功將他們所有的運(yùn)營數(shù)據(jù)集成到單一的企業(yè)數(shù)據(jù)存儲中。因此，通常商務(wù)智能（BI）系統(tǒng)很難全面地支持管理和業(yè)務(wù)的分析需求，更為常見的是，由一個(gè)系統(tǒng)來支持管理分析（對于一個(gè)或多個(gè)準(zhǔn)則），而其他不同的系統(tǒng)和專案分析來支持運(yùn)營分析。6.4運(yùn)營分析在這種情況下，問題往往可以特定于某個(gè)領(lǐng)域，而分析師也能夠在該領(lǐng)域中進(jìn)行非常專業(yè)的分析。一個(gè)在搜索引擎優(yōu)化方面很專業(yè)的分析師不一定擅長信用風(fēng)險(xiǎn)的分析。這與分析師使用的分析方法無關(guān)，而是有些類似于不同業(yè)務(wù)之間的區(qū)別，并且與在特定業(yè)務(wù)中使用的語言和術(shù)語以及在特定領(lǐng)域中使用的技術(shù)和管理問題有關(guān)。就像一個(gè)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)家一定很了解常見的醫(yī)療數(shù)據(jù)格式和HIPAA法規(guī)（健康保險(xiǎn)攜帶和責(zé)任法案）；一個(gè)消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)分析師一定很了解FICO評分、FISERV格式和公平信用報(bào)告法（FCRA）。在這兩個(gè)例子中，分析師都必須對組織的業(yè)務(wù)流程有深刻理解，因?yàn)檫@對識別改進(jìn)項(xiàng)目的時(shí)機(jī)和確定分析項(xiàng)目的優(yōu)先次序是十分重要的。6.4運(yùn)營分析雖然運(yùn)營分析可能會通過許多不同的方式來改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，但是大多數(shù)分析應(yīng)用還是分為以下三類。（1）應(yīng)用決策系統(tǒng)通過大量更優(yōu)的決策來支持業(yè)務(wù)流程。例如包括客戶要求的信用額度增加或信用卡交易授權(quán)系統(tǒng)，通過采用平衡風(fēng)險(xiǎn)和收益的一致性數(shù)據(jù)驅(qū)動的規(guī)則來改善業(yè)務(wù)流程。將分析嵌入應(yīng)用決策系統(tǒng)可以幫助組織優(yōu)化“松”與“緊”標(biāo)準(zhǔn)之間的取舍問題，并能夠確保決策標(biāo)準(zhǔn)反映實(shí)際的情況。與基于人工決策的系統(tǒng)相比，一個(gè)分析驅(qū)動的系統(tǒng)能夠更快速和更穩(wěn)定地運(yùn)行，并且能夠比人工決策系統(tǒng)考慮到更多的信息。6.4運(yùn)營分析（2）定位和路由系統(tǒng)可以通過自動轉(zhuǎn)發(fā)提高事務(wù)處理的速度。例如文本處理系統(tǒng)，它可以讀取每個(gè)傳入的電子郵件并將其發(fā)送到相應(yīng)的客戶服務(wù)專家那里。而在第一類里的應(yīng)用決策系統(tǒng)主要用于對一系列事務(wù)中“是或否”、“同意或取消”類型的決策進(jìn)行建議，一個(gè)定向系統(tǒng)則是從候選項(xiàng)集合中進(jìn)行選擇并且可能從替代路線中做出高質(zhì)量的決策。這種類型的系統(tǒng)對于業(yè)務(wù)的好處就在于它能夠提高生產(chǎn)率、減少加工時(shí)間。例如，組織不再需要一個(gè)專門的團(tuán)隊(duì)來閱讀每封郵件并將其轉(zhuǎn)到相應(yīng)的專家那里。分析的應(yīng)用使這樣的系統(tǒng)成為可能。6.4運(yùn)營分析（3）業(yè)務(wù)預(yù)測系統(tǒng)用于規(guī)劃影響運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo)。例如利用預(yù)測的商店流量來確定人員配置水平的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通過對客戶需求進(jìn)行協(xié)調(diào)運(yùn)作來確保本組織能夠更高效地運(yùn)營。同樣，應(yīng)用分析使這樣的系統(tǒng)成為可能。雖然在理論上即使沒有分析預(yù)測的部分也能夠建立一個(gè)這樣的系統(tǒng)，但是無法想象會有管理人員將運(yùn)營寄托于這種僥幸的猜測。與前兩種應(yīng)用不同，預(yù)測系統(tǒng)通常使用總體數(shù)據(jù)而不是原子數(shù)據(jù)。6.4運(yùn)營分析對進(jìn)行分析報(bào)告的工作而言，能夠迅速地從運(yùn)營數(shù)據(jù)源（內(nèi)部和外部）攫取數(shù)據(jù)的能力是至關(guān)重要的，正如將報(bào)告發(fā)布到一個(gè)通用的報(bào)表和BI展示系統(tǒng)中的能力也是很重要的。部署能力是進(jìn)行預(yù)測性分析工作的關(guān)鍵要求，分析人員必須能夠?qū)㈩A(yù)測模型發(fā)布為預(yù)測模型標(biāo)記語言（PMML）文件或是在可選擇編程語言中可執(zhí)行的代碼文件?？茖W(xué)分析PART056.56.5科學(xué)分析戰(zhàn)略、管理和運(yùn)營分析涵蓋了各種不同類型的分析，管理者在不同層次依靠不同分析來做出決策?？茖W(xué)分析被用來幫助實(shí)現(xiàn)一個(gè)完全不同的目標(biāo)：新知識的產(chǎn)生?？茖W(xué)知識有兩種完全不同的類型。由大學(xué)和政府資助的公共知識可以免費(fèi)獲得，私人知識則不同，知識產(chǎn)權(quán)法保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)和為了開發(fā)商業(yè)產(chǎn)品而投資于知識的私有資本投資。由于成功知識產(chǎn)權(quán)的高潛在回報(bào)，對專用知識分析（如生物技術(shù)、制藥和臨床研究）的投資在分析總支出上占了很大的份額。6.5科學(xué)分析科學(xué)分析師十分重視使用能夠經(jīng)受住同行評議審查的分析方法，這種關(guān)注往往會影響他們對于分析技術(shù)的選擇。比起預(yù)測結(jié)果，他們也往往更關(guān)心對方差產(chǎn)生原因的認(rèn)識。這與其他商業(yè)應(yīng)用形成了鮮明的對比，因?yàn)樵谄渌虡I(yè)應(yīng)用中，預(yù)測結(jié)果是首要關(guān)心的問題。例如，紐約州立大學(xué)布法羅分校擁有一家世界領(lǐng)先的多發(fā)性硬化癥（MS）研究中心，團(tuán)隊(duì)研究來自MS患者的基因組數(shù)據(jù)，來識別那些變異后能夠降低MS發(fā)病率的基因。由于基因產(chǎn)物需要與其他基因產(chǎn)物和環(huán)境因素相互作用而生效，因此該研究團(tuán)隊(duì)對于研究相互作用的基因組合十分感興趣。6.5科學(xué)分析在基因組研究中使用的數(shù)據(jù)集是非常大的，并且分析計(jì)算十分復(fù)雜，因?yàn)檠芯咳藛T要尋找數(shù)千基因與環(huán)境因素之間的相互作用。由于基因組合數(shù)量呈爆炸式增長，有可能要以百億級的數(shù)量級來衡量可能的作用。紐約州立大學(xué)布法羅分校的團(tuán)隊(duì)使用R語言企業(yè)集成軟件與IBM的專家集成系統(tǒng)一同來完成分析應(yīng)用，以便簡化和加速對于大數(shù)據(jù)集的復(fù)雜分析。面向客戶的分析PART066.66.6面向客戶的分析面向客戶的分析被定義為是針對最終消費(fèi)者解決問題而細(xì)分產(chǎn)品的分析。就像前面所指出的，不同層級的管理者有時(shí)會借助外部供應(yīng)商來滿足因各種原因所產(chǎn)生的分析需求。但是，如果外部供應(yīng)商所使用的分析方法和技術(shù)和內(nèi)部團(tuán)隊(duì)所能提供的一樣，我們并不認(rèn)為這是一種完全不同的分析形式。面向客戶的分析區(qū)分產(chǎn)品與替代品，用于企業(yè)在市場上創(chuàng)造獨(dú)特的價(jià)值。目前有三種不同類型的面向客戶的分析，即預(yù)測服務(wù)、分析應(yīng)用和消費(fèi)分析。6.6.3消費(fèi)分析6.6.1預(yù)測服務(wù)6.6.4案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策6.6.2分析應(yīng)用面向客戶的分析被定義為是針對最終消費(fèi)者解決問題而細(xì)分產(chǎn)品的分析。6.6面向客戶的分析6.6.1

預(yù)測服務(wù)傳統(tǒng)的分析咨詢服務(wù)出售和交付的“產(chǎn)品”就是一個(gè)分析項(xiàng)目。咨詢價(jià)格取決于完成項(xiàng)目所需要的咨詢時(shí)間和所消耗資源的時(shí)間價(jià)值。對于預(yù)測服務(wù)而言，產(chǎn)品銷售和交付給客戶的過程就是一種預(yù)測的過程，而不是一個(gè)項(xiàng)目，價(jià)格取決于使用的預(yù)測事務(wù)結(jié)果的數(shù)量。信用評分是預(yù)測服務(wù)最著名的案例，在銷售、市場營銷、人力資源以及保險(xiǎn)承保領(lǐng)域也有許多其他預(yù)測服務(wù)的案例。組織能夠通過內(nèi)部開發(fā)或購買模型來滿足預(yù)測服務(wù)的需求。但是，外部進(jìn)行的預(yù)測服務(wù)往住有與內(nèi)部不同的工作方式。外部開發(fā)者將預(yù)測模型成本分?jǐn)偟胶芏囗?xiàng)目上，這樣可以使廣大的小微企業(yè)市場也從預(yù)測分析中受益，否則它們根本無法負(fù)擔(dān)。預(yù)測服務(wù)供應(yīng)商也能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)并且可以經(jīng)常訪問可能原本不能夠獲取的企業(yè)數(shù)據(jù)源。6.6.2

分析應(yīng)用分析應(yīng)用系統(tǒng)是預(yù)測服務(wù)的一個(gè)自然延伸，這是使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測并支持一個(gè)業(yè)務(wù)流程所有或部分的商業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。下圖顯

示了一個(gè)客戶感知指標(biāo)體系設(shè)計(jì)思路分

析。

圖6-4面向客戶的分析6.6.2

分析應(yīng)用例如：·抵押貸款申請的決策系統(tǒng)（使用申請人償還貸款傾向的預(yù)測）·保險(xiǎn)承保系統(tǒng)（使用一個(gè)保險(xiǎn)策略預(yù)期損失的預(yù)測）·欺詐案件管理系統(tǒng)（使用單個(gè)或一組索賠是欺詐的可能性的預(yù)測）開發(fā)商經(jīng)常采用“剃須刀和刀片”策略來銷售和交付這些應(yīng)用系統(tǒng)。在這種策略下，應(yīng)用系統(tǒng)本身的固定價(jià)格與提供預(yù)測服務(wù)的長期協(xié)議是關(guān)聯(lián)在一起的。6.6.2

分析應(yīng)用例如，[X+1]平臺作為最早的編程營銷中心而聞名，它旨在使品牌的數(shù)字營銷更加有效并且更貼近消費(fèi)者。該平臺包括以交換為基礎(chǔ)的普通廣告購買，它結(jié)合了許多用于進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、現(xiàn)場決策、標(biāo)簽管理以及移動廣告的工具。[X+1]平臺的核心是一個(gè)名為預(yù)測優(yōu)化引擎（POETM）的集中決策引擎，它利用R語言企業(yè)集成工具和由它的大數(shù)據(jù)框架管理的專有數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)。POETM針對不同渠道的最佳受眾，實(shí)時(shí)地通過網(wǎng)站和訪客為個(gè)人定制信息。6.6.3

消費(fèi)分析面向客戶分析的前兩類分析產(chǎn)品很相似，并且會與內(nèi)部團(tuán)隊(duì)交付的戰(zhàn)略、管理和運(yùn)營分析產(chǎn)生沖突。而第三類，即消費(fèi)分析，可能是最具沖擊性并能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來最大潛在回報(bào)的分析。消費(fèi)分析通過解決消費(fèi)者的問題來以更有意義的方式區(qū)分企業(yè)的產(chǎn)品?！はM(fèi)者查找信息有困難。谷歌的搜索引擎——大規(guī)模的應(yīng)用文本挖掘解決了這個(gè)問題。·消費(fèi)者尋找他們想要看的電影有困難。奈飛的推薦引擎——電影推薦解決了這個(gè)問題。6.6.3

消費(fèi)分析這些例子和許多其他的例子，包括臉書的新聞反饋引擎和M的匹配算法，都是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在這些問題上直接使客戶受益。然而，那些提供間接受益服務(wù)的企業(yè)，則是通過建立網(wǎng)站流量，銷售更多的產(chǎn)品，或以競爭對手不能輕易復(fù)制的方式來滿足消費(fèi)者需求。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策分析是幫助創(chuàng)建獨(dú)特價(jià)值的工具之一，可以描述商業(yè)行為，掌握行業(yè)動向。但更重要的是，分析通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律，幫助揭示未知，使那些常常被忽視的機(jī)遇大放異彩，從而賦予人們?nèi)グl(fā)現(xiàn)潛在的事情并賦予其自動化的能力，實(shí)現(xiàn)商務(wù)戰(zhàn)略需要和節(jié)省運(yùn)營成本。即使目標(biāo)相互沖突，在大量可靠的數(shù)據(jù)支持下，分析也可以輔助進(jìn)行復(fù)雜和更好的決策。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策1.分析，助你無限可能想象一下我們可以做到以下幾點(diǎn)：·推出新產(chǎn)品，并用現(xiàn)在所需時(shí)間的一半使之開始盈利。·不斷地聘用具有合適技能和其他特定角色所需成功特質(zhì)的人才，大大提高企業(yè)績效，降低員工流失和培訓(xùn)成本。·在競爭對手做出決策之前，先確定他們的可能動向，并通過引入自己的戰(zhàn)略行動，搶占市場先機(jī)，主動減緩競爭對手動向所帶來的沖擊?！樗锌蛻舳ㄖ苽€(gè)性化的激勵措施，實(shí)現(xiàn)利潤最大化并提高客戶忠誠度?！ぶ鲃宇A(yù)測高昂的生產(chǎn)停機(jī)的可能性，做到未雨綢繆，消除或減少其影響。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策·不斷地推出新產(chǎn)品以滿足市場中潛在的、未被滿足的需求?！μ囟ǖ奈⑹袌霾粩嘣O(shè)定定價(jià)策略，最大限度地提高盈利能力?！ぐl(fā)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域產(chǎn)品的空白市場，采取合適的戰(zhàn)術(shù)部署，驅(qū)逐你的競爭對手，贏得客戶。那些了解如何系統(tǒng)性地推進(jìn)分析應(yīng)用并產(chǎn)生結(jié)果，并且具有高度分析成熟度的組織，是毋庸置疑的市場贏家。建立更好的前瞻性模型并從中提取價(jià)值，能夠影響他們的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略并鞏固其業(yè)務(wù)執(zhí)行，這些分析驅(qū)動型的頂級執(zhí)行組織正從先行者優(yōu)勢中收獲回報(bào)，同時(shí)他們建立技術(shù)壁壘，使其競爭對手越來越難以與之匹敵。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策以谷歌為例，分析使之成為在線廣告世界的霸主?；蛘呶譅柆?，通過供應(yīng)鏈優(yōu)化贏得“大箱零售大戰(zhàn)”的勝利。再來看看CapitalOne，通過分析創(chuàng)造并贏得了次級信貸市場。同時(shí)通過算法交易，金融市場已經(jīng)無可挽回地被顛覆了。許多分析方法在現(xiàn)在的市場中都獲得了成功應(yīng)用，但他們?nèi)绾稳〉贸晒Φ募?xì)節(jié)往往被認(rèn)為是商業(yè)秘密。然而，你會發(fā)現(xiàn)一個(gè)突破性的、創(chuàng)新的分析應(yīng)用方法，可以激發(fā)你和你的團(tuán)隊(duì)。這些例子是關(guān)于將分析應(yīng)用到新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和問題上，采用創(chuàng)新的方法并往往與新的數(shù)據(jù)相結(jié)合，在整個(gè)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)推動分析洞察到一個(gè)新的精度水平。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策2.刺激客戶，驅(qū)動更高利潤如今，績效卓越的組織正在使用分析技術(shù)來為他們的業(yè)務(wù)錦上添花。為了做到這些，他們通過影響其戰(zhàn)略舉措，以及在他們的業(yè)務(wù)中通過系統(tǒng)的分析嵌入來實(shí)施執(zhí)行，從而向分析驅(qū)動、無摩擦的環(huán)境發(fā)展。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策迪恩·雅培是資深數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析專家，擁有的高級分析工作經(jīng)驗(yàn)包括國防和商業(yè)行業(yè)在內(nèi)的多種應(yīng)用。目前，雅培是SmarterRemarketer（更聰明的再營銷人員）的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家和聯(lián)合創(chuàng)始人，SmarterRemarketer是一個(gè)以客戶為中心營銷智能平臺，使零售商能夠?qū)οM(fèi)者進(jìn)行先進(jìn)且精準(zhǔn)的定位。在這個(gè)經(jīng)常由“象牙塔”專家們主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)中，雅培的務(wù)實(shí)精神和針對現(xiàn)實(shí)問題提出的基于商業(yè)價(jià)值的分析方法，讓他成功脫穎而出。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策據(jù)雅培介紹，2010年他幫助一個(gè)計(jì)算機(jī)硬件和設(shè)備服務(wù)中心的一個(gè)很小的、具備好奇心與創(chuàng)新性的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)秘密武器。目前這個(gè)秘密武器仍然是：“公司核心戰(zhàn)略資產(chǎn)，以致不能公開它們到底是做什么的。這個(gè)電子行業(yè)領(lǐng)域服務(wù)公司中的小團(tuán)隊(duì)，因?yàn)槠錁O具創(chuàng)造性的模型所帶來的成果，竟然成為公司盈利中的搖滾明星?！痹摴境姓J(rèn)現(xiàn)場服務(wù)存在一個(gè)問題，因?yàn)樵谑状晤A(yù)約服務(wù)中服務(wù)技術(shù)人員往往沒有帶合適的零件來修復(fù)存在的問題。這導(dǎo)致對客戶承諾的延遲和低效，耗時(shí)和昂貴的返工，以及客戶不滿的增加。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策為了防止貨車不得不返回倉庫去取所需的零部件，內(nèi)部的信息技術(shù)團(tuán)隊(duì)分析了呼叫中心記錄并開始嘗試將呼入電話的關(guān)鍵詞與貨車上沒有所需零部件的首次服務(wù)電話調(diào)度進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這個(gè)小組開始在成功完成修復(fù)需要零件的服務(wù)呼叫中使用SQL來發(fā)掘關(guān)鍵詞，來查看來自呼叫中心客戶通話中的關(guān)鍵詞與需要修復(fù)零件之間的關(guān)聯(lián)。雖然最初文本分析的結(jié)果是有啟發(fā)的，但是沒有足夠深刻的洞察力能讓人系統(tǒng)地依賴于它。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策雅培幫助這個(gè)團(tuán)隊(duì)挖掘結(jié)果，從關(guān)鍵詞分析（實(shí)際上是文本分析）到基于決策樹的預(yù)測模型分析。決策樹是在多種選擇和概率之間，使用樹圖來說明各種可行方案的分析類型。最初預(yù)測結(jié)果不盡如人意?！皵?shù)據(jù)修改”常用來指數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等復(fù)雜任務(wù)，使數(shù)據(jù)能夠用于分析過程。經(jīng)過進(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘和修改后，這個(gè)團(tuán)隊(duì)意識到?jīng)Q策樹的方法有兩個(gè)缺點(diǎn)。當(dāng)有很多已知信息（或相當(dāng)密集的信息）時(shí)，決策樹能夠呈現(xiàn)較佳的效果。該小組一直在使用獨(dú)立的工單，這種工單包含相對較少

（或稀少）的信息，而且沒有關(guān)于類似工單的歷史信息。

此外，沒有很多的關(guān)鍵詞為決策樹提供決策支撐。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策根據(jù)雅培的描述，這個(gè)團(tuán)隊(duì)開始了頭腦風(fēng)暴，這也正是創(chuàng)新發(fā)生的時(shí)候。團(tuán)隊(duì)使用來自一線的服務(wù)維修歷史，針對每個(gè)工單來收集相關(guān)的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。他們使用如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：·針對每一段故障代碼（例如40或41），與維修零件相關(guān)聯(lián)的故障代碼所占比例？·針對每一個(gè)關(guān)鍵詞，維修需要的零件有多少時(shí)間比例涉及這個(gè)關(guān)鍵詞？這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)給決策樹中的備選項(xiàng)賦予權(quán)重，從而顯著地提高了決策的準(zhǔn)確性。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策將歷史數(shù)據(jù)整合到?jīng)Q策樹上目前觀測到的分類變量中，這種整合數(shù)據(jù)被認(rèn)為是數(shù)據(jù)中至關(guān)重要的一部分，可以解鎖具有價(jià)值的洞察力。這項(xiàng)技術(shù)是常用的分析方法：并不是把一個(gè)單一變量添加到預(yù)測模型中，而是捕捉到關(guān)于變量的一個(gè)總結(jié)性信息或其他相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并將其添加到模型中。例如在欺詐分析中，針對交易購買記錄，你可以使用賬單地址的郵政編碼來看看它是否具有預(yù)測效用。但通常更具預(yù)測價(jià)值的是把另一個(gè)與郵政編碼相關(guān)的可測特性聯(lián)系起來。在結(jié)果出來之前你可以看到所有郵政編碼的歷史欺詐率，因?yàn)槟壳暗慕Y(jié)果是已知的。6.6.4

案例：大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)決策決策樹建立之后，團(tuán)隊(duì)確認(rèn)由于關(guān)鍵詞有同義詞與代替詞，樹中存在大量的重復(fù)信息。對于類似但不完全相同的信息，就會產(chǎn)生建立不同類型決策樹的效果。這有效地為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一組規(guī)則或條件，可以結(jié)合使用來創(chuàng)建一個(gè)決策層次。綜合這些獨(dú)特的方法——文本挖掘、描