关于数据分析:数据分析能力的8个等级

1. 规范报表

答复: 产生了什么？什么时候产生的？示例：月度或季度财务报表
咱们都见过报表，它们个别是定期生成，用来答复在某个特定的畛域产生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无奈用于制订长期决策。

2. 即席查问

答复：有多少数量？产生了多少次？在哪里？示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。即席查问的最大益处是，让你一直提出问题并寻找答案。

3. 多维分析

答复：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。通过多维分析 (OLAP) 的钻取性能，能够让您有初步的发现。钻取性能如同层层剥笋，发现问题所在。

4. 警报

答复：我什么时候该有所反馈？当初该做什么？示例：当销售额落后于指标时，销售总监将收到警报。警报能够让您晓得什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报能够通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展现。

5. 统计分析

答复：为什么会呈现这种状况？我错失了什么机会？示例：银行能够弄清楚为什么从新申请房贷的客户在增多。这时您曾经能够进行一些简单的剖析，比方频次分析模型或回归剖析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结法则。

6. 预报

答复：如果继续这种发展趋势，将来会怎么样？还须要多少？什么时候须要？示例：零售商能够预计特定商品将来一段时间在各个门店的需求量。预报能够说是最热门的剖析利用之一，各行各业都用失去。特地对于供应商来说，可能精确预报需要，就能够让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。

7. 预测型建模

答复：接下来会产生什么？它对业务的影响水平如何？示例：酒店和娱乐行业能够预测哪些 VIP 客户会对特定度假产品有趣味。如果您领有上千万的客户，并心愿开展一次市场营销流动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会散失？预测型建模可能给出解答。

8. 优化

答复：如何把事件做得更好？对于一个简单问题来说，那种决策是最优的？示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的状况下，请您来给出 IT 平台优化的最佳计划，以满足每个用户的需要。优化带来翻新，它同时思考到资源与需要，帮忙您找到实现目标的最佳形式。