数据科学与商业智能

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数据科学与商业智能

数据科学与商业智能03数据科学数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。数据科学与商业智能03数据科学数据科学揭示趋势并产生见解，企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石，但是只有数据科学家从数据中收集信息，然后采取行动，才能实现数据的价值。数据科学与商业智能03商业智能商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团(GartnerGroup)提出;，加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。商务智能数据科学与商业智能03商务智能的目的

商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。

数据科学与商业智能03商业智能的应用

目前，电信、金融、制造、政府等行业都率先人规模的应用了商业智能，以辅助业务管理。商业智能的应用目前呈现出行业化和专业化的趋势。典型应用领域包括：经营分析，战略决策支持，绩效管理。

第一客户消费行为分析

客户是一个公司生存的命脉，每个公司都会有自己的一套CRM，但是大部分的公司只是利用这个系统进行一个信息保存记录的操作，白白浪费了大量的客户信息价值。

利用商业智能BI，企业可以根据客户历年来的大量消费记录以及客户的档案资料，对客户进行分类，多维分析每类客户的消费周期、消费能力、消费习惯、需求倾向、信誉度，然后综合分析结果确定能给企业带来最大利润的是哪类客户、投入最大回报最小的又是哪类客户，然后针对不同类型的客户给予不同的服务及优惠。数据科学与商业智能03商业智能的应用

第二市场营销建模分析

在没有商业智能系统之前，市场营销策略的制定只能在市场数据分析的基础上直接实行，风险性较大。利用商业智能BI的数据仓库技术，市场营销人员可以创建模型仿真，其仿真结果将提示所制定的市场营销策略是否适合，企业可以据此调整和优化其市场营销策略，规避风险，增加收益。

第三、经济活动收支分析

企业运营经常需要举办一些经济活动，为了降低成本，提高收入，企业可以利用商业智能BI对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入与各种费用之前的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施，从而降低成本、减少开支、提高收入。

第四、行为分析和预防

骗费、欠费在商业交易中屡禁不止，现在利用商业智能联机分析（OLAP）和数据挖掘技术，可以总结出各种骗费、欠费行为的内在规律，然后在数据仓库的基础