关于数据库:数据价值应用数据分析

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咱们在日常业务解决流程和内外交易的各个节点收集数据，数据采集工作具备能够改善工作形式的微小后劲。前提是只有通过数据分析深刻理解如何改良企业的产品和服务，这种数据分析能力为业务减少价值，从而联合具体业务最大限度施展数据价值。

数据分析是一个宽泛的畛域，比方这些剖析场景：例如，公司上个季度的增长状况如何？或者为什么公司的销售额去年夏天降落了？因而，为了答复这些问题，通常采纳曾经领有的数据，从中过滤掉须要的数据。这些过滤后的数据是曾经收集的较大块的最终数据集，并成为数据分析的指标。或者有时咱们采纳多个数据集并对其进行剖析以找到模式。例如，以间断三年的二季度销售数据为例，找出去年二季度销售的降落是因为咱们销售的任何特定产品，还是只是一个重复呈现的问题，这一切都是为了寻找一种模式。对过来曾经产生的事件或事件进行剖析。

通常数据分析有四种次要类型：描述性、诊断性、预测性和规范性剖析，每种类型的指标在数据分析过程中的地位都不同。

1.描述性剖析查看历时数据并剖析过来的经营状况，以深刻理解如何解决将来业务趋势。通过开掘历史数据来查看过来的经营体现，并理解过来胜利或失败的起因。简直所有的治理报告（如销售、营销、经营和财务）都应用这种类型的剖析。

例如：比方销售部门能够查看产品的历史销售记录，并通过查看产品销售趋势，来找出哪些产品销售量更大或哪些产品需求量大，并且基于他们的剖析，可为来年商品是否能够大量洽购提供剖析撑持。

2.诊断剖析与描述性剖析协同工作，描述性剖析发现曾经产生的趋势，诊断剖析会找出为什么会产生这种状况，或者过后采取了什么措施，或者产生的频率，通过对特定场景进行具体的剖析，确定经营过程中的各类异常情况。

例如，如果想找出为什么一个特定的产品为何有很多需要，是因为品牌还是因为品质。所有这些信息都能够应用诊断剖析轻松辨认。诊断剖析通常分三个步骤进行：

1) 辨认数据中的异样

2) 将收集与这些相干的异样数据

3) 寻找解释这些异样的关系和趋势

3.预测剖析次要是预测将来将会产生什么的状况。应用历史数据来辨认趋势并确定是否有可能再次发生。预测剖析工具提供了对将来可能产生的事件的解决方案，其技术包含各种统计和机器学习技术，例如：神经网络，决策树和回归。

例如，视频类 APP 或网站时的举荐技术，能够看到提供了许多举荐的电影或网剧、视频等，该举荐基于过来的数据或过来的趋势，确定了哪部电影或视频可能取得公众趣味。

4.规范性剖析有助于答复无关应该怎么做的问题。通过应用来自预测剖析的后果，能够做出数据驱动的决策。这使企业可能在面对不确定性时做出理智的决策。规范性剖析技术依赖于机器学习策略，这些策略能够在大型数据集中找到模型。通过剖析过来的决策和事件，能够预计不同后果的可能性。

例如，汽车主动驾驶技术，通过查看过来的趋势和预测数据，它能够确定何时转弯或何时加速，其工作形式与人类驾驶十分类似。

数据分析可能将原始可用数据转换为有意义的计划，以用于业务和决策。尽管有几种不同的办法来收集和解释这些数据，但大多数数据分析过程都遵循雷同的六个惯例步骤。

1. 制订数据要求
在数据分析过程中，定义源于一个或多个业务问题，并通过数据答复的内容。

2. 收集数据
确定能够从现有起源收集哪些信息，将数据存储在带有日期的日志、数据库、大数据存储中，并加以正文以明确数据起源。

3. 清理和解决数据
通过辨认和删除任何谬误或烦扰数据，确保数据正确且可用。

4. 剖析数据
利用不同的数据分析技术，依据业务问题得出结论。

5. 解释
数据是否解决或答复了业务问题，是否还有没思考到的业务限度或剖析角度。

6. 报告
向不同的业务关联方提供可视化、易读的报表。

数据分析工具使用户更容易解决和操作数据，剖析数据集之间的关系和相关性。以下简略列举了一些数据分析工具：

1.Excel

电子表格，可用于记录费用，图表数据，轻松执行操作和查找以及 / 或生成数据透视表，提供蕴含重要数据发现的大型数据集的所需汇总报告。

2.R

用于执行简单统计计算和图形的当先编程语言之一，收费的开源语言，能够在各种 UNIX 平台，Windows 和 macOS 上运行，具备易于应用的命令行界面。

3.Python

一种功能强大的高级编程语言，用于通用编程。Python 反对结构化和函数式编程办法。其宽泛的库汇合使其在数据分析中十分有用。对 Tensorflow，Theano，Keras，Matplotlib，Scikit-learn 等机器学习框架有这人造的集成性。

企业在经营过程中一直积攒各类数据分析办法，但在具体执行和应用过程中，须要大量人力，譬如：部门 Excel 数据分析模板的制订、业务工作表格的制订、公司财务剖析报表，销售剖析报表等，在不同企业内角色视角中，会造成大量的认为加工报表，数据分析和管理效率绝对低下。

用友智能剖析产品是基于翻新中台化架构的云原生智能数据分析产品。产品基于数据中台能力，赋能企业数据分析与可视，反对与业务零碎的便捷集成利用，提供自助式剖析和报表能力；反对用户在可视化设计态环境下的个性化建模，实现基于浏览态的即席图表剖析摸索。以场景化、沉迷式的全新体验，助力企业数智化。

产品为企业的经营管理者提供高效易用的智能剖析服务，实现便捷的数据获取、治理及丰盛的可视化出现，帮忙用户深刻挖掘数据潜能、疾速摸索数据价值、麻利洞察经营状态、提供精准决策反对。

数据模型为用户提供基于数据源（离线文件、内部零碎接口、数仓等）的业务建模能力。在数据模型中应用表模型搭建关联关系，设置连贯条件、过滤条件、参数过滤、模型数据权限等。搭建业务主题模型或宽表，为报表、剖析提供模型的数据筹备工作。

数据分析为用户提供基于数据模型、数据源表、业务元数据模型的剖析建模、报表建模能力。在数据分析中，实现图表可视化的创立与编辑，图表钻取、链接、联动等交互。亦可依据业务单据数据，疾速造成即时剖析报表。

数据填报为用户提供创立和编辑的填报模板，设置填报字段，设置单元格公式、数据过滤、筛选条件等，并可将对象公布到报表核心或业务性能节点。

智能报告采纳 WORD 编辑模板形式, 在 WORD 模板中，编辑报告款式，可蕴含图表对象、表格与文字，将编辑好的模板导入到零碎中主动生成报告模板, 在生成的模板中用零碎中的数据替换掉模板中的占位符，并反对筛选条件，随后一键生成图文并茂的智能报告, 可在线查看也能够导出 WORD 与 PDF，离线查看。

随着当代企业商业翻新意识加强，参加经营的决策者或从业者对数据敏感度减少，数据驱动业务经营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事件，在日常工作中也要求经营从业者有肯定的数据分析能力，一个好的数据平台和数据利用工具，无疑将助力企业经营决策更加高效和精准。用友 YonBIP 作为企业商业翻新的最佳抉择，撑持和运行客户的商业翻新（业务翻新、治理改革），助力企业实现从以流程驱动为外围的标准治理，到以数据驱动为外围的智慧治理。

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