世界正在經歷一場以大數據、云計算等為代表的信息技術變革。大數據對社會生產生活產生的影響絕不限于技術層面，更本質上，它為我們看待世界提供了一種全新的方法——決策行為將日益基于數據分析做出，數據成為重要的戰略資源和新生產要素。

一、什么是數據分析？

數據分析使企業能夠分析其所有數據（實時，歷史，非結構化，結構化，定性），以識別模式并生成洞察力，以告知并在某些情況下使決策自動化，將數據情報與行動聯系起來。當今最好的數據分析解決方案支持從訪問、準備和分析數據到實施分析和監視結果之間端到端分析過程。

數據分析使企業能夠以數字方式改變其業務和文化，使其決策更具創新性和前瞻性。由算法驅動的組織超越了傳統的KPI監視和報告，可以發現數據中的隱藏模式，是新的創新者和業務領導者。

二、基本數據分析功能包括以下幾個方面： 1、商業智能和報告

分析數據并向業務主管和其他最終用戶提供可操作的信息，以便他們可以做出明智的業務決策，這是數據分析的最大用途之一。數據分析也稱為“商業智能”，是任何企業的信息門戶。消費者，開發人員，數據建模人員，數據質量經理，業務主管，運營經理和其他人員依靠報表和儀表板來幫助監視業務進度，狀態，中斷，收入，合作伙伴等。

2、數據整理/數據準備

良好的數據分析解決方案包括可行的自助數據整理和數據準備功能，可以輕松，快速地從不完整，復雜或凌亂的各種數據源中收集數據，并進行清理以方便進行混搭和分析。

3、數據可視化

為了從數據中收集見解，許多分析師和數據科學家依靠數據可視化或數據的圖形表示來幫助人們直觀地探索和識別數據中的模式和異常值。出色的數據分析解決方案將包括數據可視化功能，從而使數據探索更加輕松快捷。

4、地理空間和位置分析

如果您的分析解決方案不包括地理空間和位置分析，則分析大型數據集通常沒有任何意義。將這一層智能添加到數據分析中，使您可以開發見識并發現以前可能從未見過的數據中的關系。您可以更好地預測最有價值的客戶在哪里，以及他們購買產品的途徑。

5、預測分析

今天，業務數據分析的最大用途之一就是預測事件。例如，預測何時機器將發生故障或在特定時間在特定商店需要多少庫存。預測分析涉及獲取歷史數據并創建模型以幫助預測未來事件。傳統上，高級分析一直是訓練有素的數據科學家，統計學家和數據工程師的領域。但是隨著軟件的進步，公民數據科學家越來越多地扮演這些角色。許多分析公司預測，在生成的高級分析數量上，公民數據科學家將超過數據科學家。

6、機器學習

機器學習涉及使用算法迭代分析模型的自動化，這些算法可以從數據中反復學習并優化性能。借助適用于大數據的機器學習算法，您可以使計算機工作，以尋找新的模式和見解，而無需對它們的外觀進行明確編程。尋找可提供自然語言搜索，圖像分析和增強分析的數據分析解決方案。

7、流分析

在緊要關頭處理實時事件已成為當今數據分析的一項關鍵功能。實時從IoT流設備，視頻源，音頻源和社交媒體平臺中提取數據是當今頂級分析解決方案的一項基本功能。

三、如何使用數據分析：分析過程

1. 了解業務問題。

2. 收集/識別與問題有關的數據。

3. 準備數據進行分析。

4. 分析數據以生成見解。

5. 部署/操作分析和模型。

6. 監控和優化性能。

從數據生成見解的第一步是確保其組織，準確和可操作。許多公司從創建使用虛擬數據層跨不同源訪問和集成數據的標準方法開始。接下來，在自動執行數據整理之后，公司可以將時間和精力集中在處理數據異常值或不一致之處上。接下來，視覺分析可以提供豐富的交互式儀表板來進行數據探索，從而以直觀的格式為公司提供強大的分析功能。許多組織使用數據科學來創建模型以提供預測見解。此外，數據分析解決方案現在不斷提取實時流數據，以進行最準確的分析。借助新的見解，組織可以快速行動，對實時和歷史數據都有清晰的了解，從而使緊急決策變得簡單。

如今，組織可以使用數據分析來檢查，清理，轉換和建模其數據。頂級的數據分析解決方案可以為您完成所有這些工作，從而使您能夠充分利用數據并改善業務戰略。

四、億信ABI介紹

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