“数据分析要支持业务做出科学的，正确的决策”

——这是很多公司对数据分析师的要求。

那么问题来了？到底要怎么做才能让数据驱动决策？

今天我们就以问答的形式解答大家对于商业数据分析的疑问。

一、什么是商业数据分析？

随着数字经济的发展，越来越多的企业开始进行数字化转型，这其中难免涉及商业数据分析。

商业数据分析则是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。

二、商业模式有哪些？

商业模式是一个非常宽泛的概念，商业模式的说法也各有不同，比如：店铺模式、“饵与钩”模式、硬件+软件模式等。

如今互联网时代，大家提到的更多是企业与企业之间B2B模式、企业与客户之间B2C模式、线上交易到线下消费的体验的o2o模式、个人对个人的C2C模式。

B2B模式：供需双方都是企业，通过使用互联网的技术或各种商务网络平台，完成商务交易的过程。

B2C模式：企业直接面向消费者销售产品和服务商业的零售模式

O2O模式：离线商务模式，是指线上营销线上购买带动线下经营和线下消费

C2C模式：个人与个人之间的电子商务

不管哪种商业模式，最终的目的都是为了创造价值、实现营收。

三、商业数据采集的方式有哪些？

商业数据采集的方式有多种，下面列举几种常见的方式：

1、网络爬虫：使用自动化工具，通过爬取互联网上的信息进行数据采集。这种方式常用于采集网站上的产品信息、价格、评论等数据。   2、API接口：许多网站提供API接口，可以通过编程的方式访问和获取数据。这种方式需要了解一定的编程知识。   3、数据库查询：如果有权限访问某个数据库，可以通过SQL查询语言进行数据采集。   4、调查问卷：通过设计调查问卷，收集用户反馈、意见、需求等数据。   5、实地调研：通过现场观察、访谈等方式收集数据，这种方式常用于市场调研、用户研究等领域。   7、传感器技术：通过传感器、智能设备等方式采集实时数据，如温度、湿度、位置等信息。

无论采用哪种方式，数据采集过程中都需要注意数据的准确性、完整性和安全性

四、解读商业数据的步骤是什么？

1、收集数据：首先需要确定需要收集哪些数据，选择可靠的数据来源，并设置数据收集的方式和时间。数据可以来自各种内部和外部来源，例如公司的财务系统、市场调查、社交媒体、竞争对手的网站等。

2、整理数据：对收集到的数据进行清洗、去重、筛选、分类等操作，以确保数据质量和准确性。此步骤非常关键，因为数据质量会直接影响到后续分析的可信度。

3、分析数据：利用数据分析工具和技术，对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等操作，从中提取出有价值的信息和洞见。可以使用可视化工具，将数据以图表、报表等形式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。

4、解读数据：分析结果只是数据的表现形式，需要在分析结果的基础上进行解读，将数据分析结果转化为商业洞见。这需要对商业领域的专业知识和经验进行综合运用，对数据分析结果进行解释和解读，得出对商业决策有意义的结论。

5、应用数据：将数据分析结果应用到实际商业决策中，制定合适的商业战略和方案。商业数据分析的目的在于支持商业决策，所以需要将数据分析结果转化为可执行的商业计划，并及时调整和优化。

五、开展商业数据分析的步骤是什么？

1、确定分析目标：在开始报告之前，需要明确报告的目的和需要分析的问题或挑战。比如，你可能想要分析客户购买习惯、市场竞争、销售趋势等。

2、收集和整理数据：在得到分析目标后，需要确定需要分析的数据，并收集和整理数据。这可能需要使用数据分析工具和技术，例如Excel、Python、SQL等。

3、数据清洗和预处理：在收集到数据后，需要进行数据清洗和预处理。这包括删除缺失值、处理异常值、标准化数据等。这个步骤非常重要，因为这可以确保你的分析结果准确和可靠。

4、数据分析和解释：完成数据预处理后，可以开始进行数据分析和解释。这包括使用图表、统计学方法等进行数据可视化和解释。在解释结果时，要注意使用简单易懂的语言，使报告的受众能够理解。

5、结论和建议：根据分析结果，你可以得出结论和建议。结论是你对数据分析结果的总结，建议是你给出的具体行动方案。这是商业数据分析报告的核心部分，因为这会对决策者产生实际影响。

6、报告撰写和排版：最后，需要将所有分析结果和建议整合到一份报告中，并进行撰写和排版。确保使用简洁、清晰的语言，采用易于阅读的排版风格。

六、什么是数据模型？

数据模型是用于描述数据的结构、特性、约束和关系的概念模型。它是一个抽象的表示，用于描述数据之间的关系、数据的属性、数据类型以及数据之间的约束。

数据模型可以分为三种类型：概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型是一个高层次的、抽象的表示，描述了数据之间的关系，但不包含具体的实现细节。逻辑模型则是一个更加具体的表示，描述了数据如何被组织和访问，但并不考虑具体的实现技术。最后，物理模型则是一个具体的表示，描述了数据如何在计算机系统中存储和操作。

七、商业数据模型有哪些？

逻辑模型：SWOT、AARRR模型、漏斗模型等

经营分析模型 ：杜邦分析法拆解指标等

查询模型： RFM模型等

算法模型 ：时间序列分析、线性回归等

八、如何将算法模型应用到实际业务中？

确定分析需求，是预测类、还是关联因果类，每一类对应不同的模型，示例：

预测未来

当领导要我基于历史数据预测未来销量时

我：用时间序列分析一秒得出未来销量走势

通过１个时间序列数据定量变量，预测未来Ｎ天的预测值

分析当下

当老板说需要先开发某个功能（内心不服）

我：用kano模型基于用户实际需求说服他用户第一

通常情况下，产品开发需求的优先级为：必备特性>期望特性>魅力特性>无差异特性。

判断关系

想知道人口和失业的关系

我：用格兰杰因果检验分析

检验人口总量是引起失业人数的变化原因，还是失业人数是导致人口总量的变化原因，或者是他们之间存在相互原因。

九、商业数据分析常用的工具软件有哪些？

商业数据分析常用到的工具软件有很多，以下列举几个常见的：

1、Microsoft Excel：这是一个广泛使用的电子表格软件，用于管理和分析大量数据。它提供了各种功能和工具，例如排序、筛选、数据透视表和图表等。

2、SQL数据库管理系统：例如MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle等。这些工具用于处理和管理关系型数据库中的大量数据。

3、Python：这是一种高级编程语言，可用于各种数据分析任务。Python提供了很多用于数据处理和分析的库，如NumPy、Pandas和SciPy等。

4、SPSSPRO：一个类似SPSS的免费在线统计分析软件，用于执行各种统计分析任务。

5、R：这是一种专门用于统计分析的编程语言和软件环境，它提供了很多用于数据分析和可视化的库和工具。

十、商业数据分析注意事项

商业数据分析是一项复杂的任务，需要注意以下几个方面：

1、数据准确性：数据分析的结果只有在数据本身准确可靠的情况下才能具有实际意义。因此，在进行数据分析前，应确保数据的来源、收集方法、质量等方面的准确性。

2、数据清洗：在进行数据分析之前，需要进行数据清洗，即检查数据是否存在缺失值、异常值、重复值等问题，并对这些问题进行处理。这是保证数据分析结果准确的关键

3、业务理解：商业数据分析需要将数据结果与业务需求相结合，以确保分析结果能够为业务决策提供有价值的信息。因此，在进行数据分析之前，应该充分了解业务需求和背景，以便更好地理解数据。

4、数据保密：商业数据分析通常涉及到大量敏感数据，应该注意保护数据的隐私和安全。在进行数据分析时，需要遵守相关法律法规和伦理规范，以确保数据安全和隐私保护。