高级分析及其对您的业务的重要性

高级分析涉及组织使用的复杂、现代技术，以进行更好的预测和商业决策。

传统的数据分析和商业智能技术在这个技术不断发展的世界中似乎对许多用例效率低下。

如今，许多组织正在从传统方法转向现代技术，并开始利用高级分析的好处。

高级分析中使用的许多技术包括人工智能（ai）、机器学习（ml）等，以帮助组织在各种方面取得成功。

无论是开发营销活动，发现新机构政策中的漏洞，还是提高银行系统的安全性，高级分析的使用都在增长。

在本文中，我将讨论高级分析以及它对您的业务的重要性。

让我们开始吧！

什么是高级分析？

高级分析是一种数据分析方法论，利用不同的分析工具和技术来预测事件、预测结果、做出更好的决策，并获得有价值的见解，以改善业务。

这里使用的分析技术包括人工智能、机器学习算法、预测建模、业务流程自动化、深度学习等，从多个来源学习和分析业务数据。高级分析解决方案和工具扩展并结合了预测性分析和预测性分析，以可视化数据、发现模式和改善决策。

高级分析在各个行业和企业中都有用武之地，包括数据挖掘、营销、广告和网络安全。许多企业使用它来深入了解业务、找到政策中的漏洞、预测市场动态、发现新的市场趋势，并将其用于许多其他目的。

许多复杂的方法论，如数字文化、聚类分析、复杂事件处理、多元统计、决策智能等，也有望包含在高级分析中。

高级分析的范畴下的方法论列表不断增长，随着时间的推移，新的技术被采纳。然而，这种分析方法帮助完成的基本任务是分割、分类、相关性、预测和关联。

分割有助于组合不同的相似数据
分类有助于对未分类项目进行分类
相关性是一种确定项目属性之间的关联的任务
预测任务为企业提供可预测的未来结果
关联有助于企业评估两个数据的共同发生次数可能在原始数据集中发生。它还有助于确定规则的推导

高级分析的好处

高级分析是全球许多企业使用的一种强大方法。它为企业提供了众多数据分析技术，帮助他们避免业务挑战并推动组织发展。

高级分析的好处包括：

准确的预测：吸引大多数企业使用高级分析的主要好处是其高度准确的预测能力。与仍然使用不确定性因素的旧商业智能工具不同，高级分析可以更有效地预测结果，并帮助您决定是否应该朝着那个方向做出业务决策。

更好的风险管理：风险是任何业务的一部分，高级分析是减少风险的最佳解决方案。高度准确的预测帮助组织更好地管理风险，并减少昂贵错误的机会。无论您是开始新的风险还是推出新产品，高级分析都可以帮助您避免潜在的损失。

深入细节：借助高级分析工具，您可以对市场数据进行更深入的可操作洞察。通过分析市场动态并利用预测建模，您可以确定您在市场中下一步业务行动的潜力。

更快的决策：凭借高度准确的未来预测，您可以更快地对任何业务策略做出决策。它有助于您支持任何您已预测到任何有利结果的决策。
减少偏见：实施高级分析的另一个主要好处是其减少可能对任何业务决策产生负面影响的认知偏见的能力。高级分析使用机器学习和人工智能，为决策提供更具数据驱动的结果和逻辑解决方案。
预测机会和问题：通过使用可靠的高级分析工具，企业可以在市场上发现新机会，并根据需求采取行动。此外，它还可以帮助您发现业务方法中的潜在问题，并相应进行更改。

高级分析技术

高级分析涉及各种技术的协同工作，帮助组织进行预测和业务决策。以下是一些常用的技术：

数据挖掘：数据挖掘是最常用的技术之一，用于识别给定数据集中的模式、漏洞和趋势。它还有助于建立数据集中变量之间的关系，以解决潜在问题。数据挖掘结合了人工智能、统计学和机器学习，以有效执行任务。
情感分析：情感分析是一种利用自然语言处理（nlp）、生物识别和文本分析的现代技术，用于检查文本是消极的、中性的还是积极的。它帮助企业分析潜在客户的情绪以及他们对品牌或新产品的看法。
大数据分析：这是另一种广为人知的技术，用于评估大量的非结构化、半结构化和结构化数据。这种技术对于发现市场趋势、实体之间的相关性、隐藏模式、客户喜好以及大量数据中的其他隐藏信息非常有用。

数据可视化：数据可视化以图形格式呈现数据。这是企业通过图形表示来展示分析和其他信息的标准分析实践。数据可视化不仅仅是图表和流程图；它显示了更多信息，例如您的业务状况和发展方向。

聚类分析：高级分析利用聚类分析来分析非结构化数据集并识别相似数据点的聚类。这是一种常见的分析方法，有助于企业对非结构化数据进行分类并利用它们来找到相关信息。这种技术不仅可以发现相似之处，还可以找到这些数据点之间的差异并以可视化方式展示它们。
机器学习：毫无疑问，机器学习是一种广泛使用的高级分析技术，它从收集的数据源中学习重要信息并生成详细模型。这有助于识别复杂的模式并创建准确的预测，从而帮助决定组织的路线图。

复杂事件处理：复杂事件处理是一种有用的方法，可以实时跟踪和分析结构化数据流，并预测高度准确的可行结论。它利用一种特殊的模式匹配技术来识别任何事件或动作，并提供有关如何对该事件作出响应的所有重要信息。

队列分析：这种技术有助于将大量数据分解成相关集，并利用洞察力在目标市场上采取下一步行动。

企业使用这种技术根据不同分析来整理大量客户信息，然后将其分成可关联的群组。它经常用于根据样本数据测试不同假设的准确性。

预测建模：预测建模被企业广泛使用，因为它帮助企业对业务策略的未来结果进行预测。预测是基于历史数据的，这种技术使用机器学习和统计建模来预测结果。通过使用预测，企业可以相应地决定下一步行动，同时降低风险。
模拟分析：模拟分析对企业有益，因为这种技术帮助您预测决策实施过程中、之前或之后可能发生的替代结果。
多变量统计：这是一种高级技术，涉及使用不同方法来检查数据集内不同变量之间的联系。它同时识别这些联系以提供准确的结果。
流式分析：流式分析是一种现代高级技术，持续评估高带宽的流式数据，且是实时进行的。许多经营在线商店的企业经常利用这种技术来了解与销售和客户行为相关的不同信息。
指导性分析：组织经常使用指导性分析，因为它结合了预测性分析和商业智能的属性。这种技术帮助组织根据过去的记录来决定下一步行动和路径。

商业智能与高级分析

商业智能（bi）和高级分析是企业组织为了帮助他们做出高度准确的数据驱动决策而选择的两种最流行方法。尽管它们的目标相似，但它们之间存在许多差异。

	高级分析	商业智能
定义	高级分析使用各种现代技术和建模策略来预测未来并相应地做出决策。主要面向未来事件。	商业智能利用以往的业绩和历史数据来帮助组织改进业务。主要面向过去和当前事件。
主要目的	其主要目的是发现业务中的复杂问题并相应地决定行动方向。	它有助于获取历史数据的见解并解决较小的问题。
涉及的主要技术	技术涉及数据挖掘、机器学习、语义分析、队列分析、模式匹配等等。	技术涉及数据挖掘、报告和查询。
大数据使用	它经常使用大数据。	它几乎定期使用大数据。
分析类型	它进行高度准确的预测分析。	它找出数据模式的根本原因。
数据类型使用	高级分析使用非结构化和结构化数据类型。	商业智能主要涉及结构化数据类型。
方法	它采取主动管理方法。	它采用反应式的业务方法来处理信息。
知识生成	知识在此方法中自动生成。	知识是手动生成的。
用户	高级分析的主要用户是业务分析师和数据科学家。	商业智能主要由业务分析师和用户使用。

高级分析的应用案例

高级分析可以在当前的商业生态系统中以多种方式使用，例如：

供应链优化：高级分析可以帮助您的组织评估需求、不断变化的客户偏好、适应成本波动，并创建一个动态的供应链。它使供应链能够适应快速的市场变化，有助于减少延迟、控制分销成本和优化流程。

进行营销分析：它可以帮助企业制定定制和有针对性的营销活动并销售产品。这样，您就可以避免无效的策略，减少资金浪费。通过分析未来的结果，您可以确定交叉销售和增值销售的机会，并增强客户体验。
优化业务运营：通过高级分析，您可以优化业务运营，并使其适应不断变化的市场趋势。与可能无法适应不断变化的市场条件的商业智能工具不同，高级分析可以帮助提高组织的绩效、收入和生产力。
分析风险向量：通过实施高级分析，企业可以实时分析大量的数据集和数据流。这使您能够发现数据中可能对组织造成更大风险的模式。从支付欺诈和政策漏洞到保险责任和监控客户声誉，高级分析可以帮助减轻风险并节省资金。

一些高级分析工具

#1. countly

countly 是一款高效的高级分析工具，可以帮助您从应用程序中深入了解您的业务。它可以在私有云上使用，也可以自行托管。它可以让您跟踪产品的性能和客户在桌面、网络和移动应用程序上的行为和旅程。

特点与好处：

完全的数据所有权和控制
可以通过插件扩展
可自定义仪表板以便更轻松地访问数据
产品分析
支持跟踪策略
交互式推送通知
电子邮件和崩溃报告
用户权限提供更高的安全性
遵守hipaa、gdpr和coppa等合规法规，提高数据隐私性。

在github上，它已经获得了超过5.1k颗星和949个分支。

#2. apache superset

superset 是由apache开发的一款数据探索和可视化平台。这个企业级的、现代化的商业智能应用程序可以为许多企业提供增强或替代专有的商业智能工具。

特点与好处：

您可以使用superset的无代码界面快速构建图表
使用功能强大的基于web的sql编辑器进行高级查询
通过轻量级语义层快速定义自定义指标和维度
支持几乎所有sql数据库开箱即用
使用许多美观的可视化效果进行数据可视化，如条形图、地理空间可视化等
可扩展的安全身份验证和角色选项
可配置且轻量级的缓存层，简化数据库负载
使用api进行定制

它还可以很好地集成多个数据源，并具有云原生架构，从头开始为简化扩展而打造。

#3. great expectations（ge）

great expectations（ge）通过更好的分析、文档编制和质量测试，帮助数据团队建立对收集数据的共同理解。它可以帮助您有效地管理数据管道，并快速部署灵活且可扩展的质量测试。

特点和优势：

无缝融入当前技术栈，并与ci/cd管道集成
加速数据发现，即使对于较大的数据量
自动生成数据文档
通过治理和安全程序实现更好的数据控制和维护
警报和通知
与aws s3、gcp等许多系统和工具良好集成

它的文档易于理解，无论是非技术用户还是技术用户。

学习高级分析的资源

#1. 使用python进行高级数据分析

该课程将帮助您通过使用python解决实时问题，掌握高级分析。

#2. excel中的高级分析-数据分析工具包/求解器

该课程使用数据分析工具（如统计工具包）和线性优化求解器教授excel中的高级数据分析。

#3. 使用spark进行高级分析-学习模式

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这本由四位cloudera数据科学家撰写的实用书籍，可以帮助您使用spark进行大规模数据分析。在这里，您将找到如何解决不同分析问题的示例。

#4. 借助r和python进行power bi高级分析

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作者ryan wade提供了python和r的示例，帮助您将不同的语言应用于ms power bi中的数据分析工作。

#5. excel 2019高级分析

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作者manisha nigam让您探索各种复杂分析方法和方式，根据最近的趋势进行数据合并和预测。

结论

高级分析可以证明是一种高效和有效的业务策略，可以帮助您实现增长并塑造目标，同时降低风险。随着技术的进步，它不断发展，添加更多的领域，变得更加有用。大品牌已经在使用高级分析，很快它将在其他人中传播。

您还可以探索增强分析。