商业数据分析【一】概述及职业发展
一. 商业数据分析概述
越来越多的公司在收集数据，并不仅仅局限于金融业和零售业等。
什么是商业分析？使用应用数学，统计学和计算机科学分析数据，洞察商业表现并采取行动。
商业分析包括金融分析、人力资源分析、医疗健康分析、供应链分析、体育分析、互联网分析。
从公司与顾客的关系角度进行分析：（认识商品-对商品感兴趣-考虑是否购买-购买-回头客-自发的宣传和推荐）
商业分析过程
1）探索性分析：拿到数据需要先了解数据，清洗数据，使得数据变得更有价值；
2）目标分析：分析数据回答商业问题；
3）解释：对得到的分析数据，需要用商业语言解释给上级或者合作伙伴，推荐他们采取的行动。
商业环节：分为点线面；
商业分析类型：
1）描述性数据分析：从历史数据洞察商业趋势；
2）预测性分析：从现有数据预测未来的数据，如销售额等；
3）预测并采取怎样的行动分析：推荐建议。
从业要求=基础知识+工具+业务能力+软技能；
基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题。
二. BA(Business Analyst)职业发展
BA是一个“agent of change”(行业转型者)。通过数据分析为公司的管理层提出建议，使他们做出更好更有效的决定。
1）数据获取:对各种来源的数据进行处理和审查，从不同角度考虑，收集新的见解和想法。
2）业务引擎:与高层业务涉众和主题专家互动，以更好地了解他们的公司目标、挑战和需求。
3）分析倡导者:分析数据和见解，以制定具体的建议和行动计划，公司可以使用这些建议和计划来实施解决方案。
BA的市场需求：
工作场景：营利机构；咨询机构；小型企业；非营利组织；
常见的职位(Typical Titles)：业务分析师；市场分析员；业务分析经理；商业数据科学家等。
BA生涯路径：
市场规划，战略部门；市场部；销售预测；定价；用户体验部门；市场前瞻和智能竞争。
技能需要：
BA=Analytic + BI(商业智能)
使用工具：Office、SAS(R，Python)、Tableau(PowerBI，DOMO)、SQL、(NoSQl、HDFS、Hbase、Pig、Hive、Spark)、Xmind(思维体系架构建设)等；
技能：统计学；商业敏感度(Business Acumen)；沟通交流。描述性的技术分析与技术挖掘；基础建模——回归分析、决策树、归类、时间序列等；机器学习与神经网络。
Xmind使用示例(APP提高日活思路)：
使用模型：
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