商业数据分析的层次与步骤有哪些

　　对于企业来说，数据的使用，还需要了解数据背后的变化，要知道，企业数据分析是为了满足企业的需要，可以看到数据背后的规律。根据企业数据分析的特点，企业可以借此来制定决策方案，并采取相应的措施，达到最终的结果。那么，商业数据分析的层次和进行的步骤是什么呢？

　　商业数据分析的层次

　　1.描述性分析

　　描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。目前的BI分析基本上是在这个层面上，不管是大屏分析还是交互式分析都是在描述发生了什么。

　　2.诊断性分析

　　诊断性分析也叫判断性分析，其作用是知道到底发生了什么，对我们的帮助不大，更重要的是，我们要明白为什么发生。了解数据发生的起源。

　　3.预测性分析

　　基于上述两个层次的分析，我们发现了其中的规律，通过建模，我们可以预测，预测分析已经属于数据挖掘的范畴，不是BI的范畴，需要了解统计知识，搭建统计模型。

　　4.处方性分析

　　有了预测性分析的结果后，我们就要对预测结果进行相应的行为措施，提前做好防范措施。做到真正的运筹帷幄。

　　商业数据分析的步骤

　　1.数据收集

　　当我们在做数据分析时，第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。

　　2.数据清洗

　　清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中，筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。

　　3.数据对比

　　数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物，数据就没有一个定量的评估标准。通常我们采用的对比方法为横向对比和纵向对比。

　　4.数据细分

　　数据对比中如果发现问题，为了从数据中寻找出问题，就需要对数据进行细分处理。

　　5.数据溯源

　　发现问题，解决问题，数据溯源就是为了从根本上解决问题，找出问题的原因，得到最终的解决方案。

　　商业分析是个不断循环迭代的过程。通过量化的分析，不断的缩小问题范围，不断的聚焦讨论内容，剥丝抽茧，得到答案。这个过程可能很长，可能需要数个小的分析过程拼接起来。

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