当谈到企业使用的流行语时，分析肯定是最常用的。
多亏了互联网和所有技术的变化，分析和数据挖掘从未如此重要。虽然数据很好，但如何处理数据才是决定公司成败的关键。
这就是业务分析的用武之地。
业务分析(BA)是用于检查组织数据和性能的技能、技术和实践的组合，作为一种获得见解的方式，并在未来使用统计分析做出数据驱动的决策。BA的目标是缩小哪些数据集是有用的，哪些数据集可以增加收入、生产力和效率。
如果使用得当，BA可以被用来准确预测与消费者行为、市场趋势相关的未来事件，还可以帮助创建更有效的流程，从而增加收入。
业务分析有很多用例，但当涉及到商业组织时，BA通常用于:
虽然这些是最常见的用例，但有四种主要的业务分析方法。它们是分阶段实现的，从最简单的开始。一种方法并不比另一种方法更重要，这完全取决于使用BA时的最终目标是什么。
当你使用这些四种类型的分析，您的数据可以被清洗、剖析和吸收，从而可以为您的组织可能面临的任何挑战创建解决方案。
决定采用哪种方法将取决于手头的业务情况。
既然我们已经缩小了它的工作方式，现在让我们分解业务分析的所有组件，以及它使用哪些方法来找到有价值的结论。
在深入研究BA时，您决定采用的方法取决于您在开始该过程之前设置的最终目标。无论你选择哪种方法，你一定会在终点线找到可行的见解。
数据挖掘是一种通过大量数据集筛选数据的策略，以揭示模式、趋势和其他最初使用机器学习、统计学和数据库系统无法看到的数据真相。有几个数据挖掘技术业务分析可以从中提取，包括回归、聚类和异常值检测。
这是业务分析的一个有用元素，因为它可以更快更有效地做出决策。
例如，通过数据挖掘，企业可以看到哪些客户在一年中的特定时间购买了特定的产品。这些数据可以用来对这些客户进行细分。
文本挖掘是从应用程序和整个万维网上的文本中提取高质量信息的过程。
公司使用文本挖掘来收集社交媒体网站、博客评论甚至文本信息呼叫中心脚本．然后，这些数据被用于改善客户服务和体验，开发新产品，并评估竞争对手的表现。
数据聚合的过程包括收集和收集数据，然后以汇总格式显示数据。从本质上讲，在对数据进行分析之前，需要对数据进行收集、集中、清理，然后过滤以删除任何不准确或冗余。
这对于业务分析来说是至关重要的一步，因为从数据中收集见解的准确性直接关系到您在过程结束时将获得的相关和可操作的结果。
数据聚合的一个例子是营销团队如何使用客户人口统计数据和指标(年龄、位置、交易数量等)来个性化他们的消息和报价。
当业务分析被用于分析在特定时期或季节发生的过程时，由于历史数据，企业可以获得对未来事件或行为的预测。
预测可以用于几种不同的事情，比如特定节日前后的零售额，以及特定事件前后的网络搜索高峰，比如颁奖典礼或超级碗。
Jackie Jeffers，分析战略家预兆，强调了将预测作为策略主要部分的重要性。“基于历史数据的预测对于设定年度目标和预测在线用户行为(如流量和转化率)很有用。客户旅程分析允许您识别与潜在客户的首次接触互动，一直到转换步骤。在培养过程中，所有接触点的可见性可以让你优化中间的步骤，改善用户旅程。”
业务分析不仅能帮助你建立潜在客户漏斗，还能以其他方式影响你的底线。例如，预测呼叫量可以帮助优化呼叫中心的人力资源。拥有收集和分析数据的能力不仅有益，而且对做出数据驱动和明智的决策至关重要。”
对于所有视觉学习者，数据可视化是业务分析中绝对必须具备的一部分。它无缝地从数据中获取信息和见解，并将其呈现在交互式图形或图表中。
正确的数据可视化软件对这个过程至关重要，可以帮助实时跟踪业务指标和kpi，以便更好地了解性能和目标。如果您不确定哪种软件适合您的公司，请查看由G2为您带来的数百个公正的评论!
相关:了解更多关于67的信息数据可视化的类型你的企业可以着眼于大局。
在业务分析中有很多可移动的部分，但您可能不清楚为什么BA对您的组织如此重要。
对于初学者来说，业务分析是公司做出准确决策所需的工具。这些决定可能会影响你的整个组织，因为它们帮助你提高盈利能力，增加市场份额，并为潜在股东提供更大的回报。
不可否认，许多企业都受到技术的影响，但如果使用得当，英航有机会对你的公司产生更好的影响，因为它为各种公司提供了竞争优势。
虽然一些公司不确定如何处理大量数据，但业务分析致力于将这些数据与可操作的见解结合起来，以改善公司所做的决策。
此外，由于这些数据可以使用任何格式来表示，您组织中的决策者将以一种适合他们和您在流程开始时设定的目标的方式感到知情。
从本质上讲，无论在哪个行业，业务分析的四个主要方式都是重要的:
业务分析在许多行业和组织中都有用例。随着技术越来越先进，越来越多的公司正在开发利用大数据的新方法，以实现利润最大化，改善客户体验。
例如，假设你经营一家快餐店。您可以使用业务分析来加快使用得来速的客户的订购过程。当您使用BA监控得来速接收的流量时，您将能够了解您的高峰时段以及何时提高效率。
当你知道要排很长的队时，你可以调动你的员工，让更多的员工在得来速通道工作，甚至让他们推荐可以快速完成的订单。当队伍变短时，员工可以推荐利润率更高、价格更贵、需要更多时间制作的产品。
受欢迎的送餐服务Blue Apron的公司利用商业分析预估需求他们的订单和食谱。每周，他们都会向订户发送一份混合菜单供其购买，多亏了预测分析，他们能够使用各种数据洞察来避免产品变质并完成订单。
为此，Blue Apron研究了与客户相关的见解，这些见解包括客户下特定订单的频率等历史数据。还有一些与食谱相关的数据，主要集中在顾客过去对食谱的偏好上。最后，他们研究了季节性趋势，以确定在一年中的某个特定时间是否存在更高或更低的订单率的购买模式。
得益于预测分析，Blue Apron能够更好地了解他们的客户，改善用户体验，预测偏好的变化，甚至确定食物口味随时间的变化。
的增长的黑客的首席执行官Jonathan Aufray花时间分享了他们如何使用业务分析。“在Growth Hackers，我们使用业务分析来跟踪我们的流量来源和我们产生的潜在客户数量。这让我们能够了解哪些营销策略有效，哪些不起作用，让我们能够优化效果最差的策略，放弃一些策略，并加倍投入能够产生最佳效果的营销渠道。”
我们还为我们帮助的客户使用商业分析。为了不断改进你的策略，跟踪你的行为和收集数据是很重要的。没有数据，你就无法知道什么是有效的，以及如何优化你的策略。我相信所有的企业都应该在营销中使用分析，铅一代销售和客户体验。”
无论您的企业规模大小或所在行业大小，业务分析都能提供各种好处。
其中一个主要的好处是，它允许您的企业为意外做好计划。BA可以对组织的销售、利润和其他关键指标的趋势进行建模，同时预测它们的未来。这使得企业可以看到每年、季节性或任何规模的变化，从而提供了提前准备和计划的机会。
也许你需要减少开支来为淡季做准备，或者投资新的营销活动。BA可以让大公司更容易预测订单量，并最大限度地减少浪费。
业务分析还允许您的组织测试新的营销活动。由于英航为您提供了有关客户行为的数据，您可以更好地了解您的广告活动在不同受众和人口统计数据中的有效性。此外，当你能够确定客户不太可能回来时，你可以考虑提供有针对性的促销活动来赢得他们的业务。
当你充分利用专业知识的优势时，无论你从事什么行业，你都将拥有竞争优势。
业务分析有一些你需要克服的潜在陷阱。
首先，当公司内的所有各方都全力支持它的采用和执行时，您会发现它最大的成功。这总是需要高层领导的支持和明确的公司战略。伟德游戏
让上层管理层的每个人都签署BA战略可能很困难，所以一定要展示业务分析，以支持已经到位的战略。这还应该包括明确和可衡量的目标，以帮助那些难以被英航的好处所说服的人。
除了高管的所有权，业务分析还需要IT的参与，这意味着适当的技术基础设施和工具来处理数据。业务和IT团队必须一起工作，业务分析才能真正取得成功。当你这样做的时候，确保你有正确的项目管理软件来实现预测模型，并采用敏捷方法。
在分析项目的最初几个月，保持对最终结果的承诺是很重要的。虽然分析软件的成本可能很高，投资回报率也不是立竿见影的，但请保持专注。随着时间的推移，分析模型将不断发展，预测只会不断改进。如果一家企业无法度过投资阶段，那么它很可能会放弃整个概念。
一旦你的分析被展示出来，你还需要最终用户的认可。
最终用户需要参与采用业务分析，并与所开发的预测模型有利害关系。随之而来的是一流的变更管理，因为您的组织应该为这些见解将给当前业务和技术运营带来的变化做好准备。
对于那些喜欢与数字打交道的人来说，商业分析是一个很受欢迎的选择。要开始攻读学士学位，你需要获得商业分析、数据科学、信息管理、商业智能、市场营销、统计学或相关领域的学士学位。
与商业分析相关的一些比较受欢迎的职业道路有:
如果您需要在业务分析行业中找到一个切入点，那么更常见的路径之一是数据分析师的角色。不可否认，这个工作的需求量很大，特别是当你考虑到每个组织都开始看到数据分析师将为他们的员工带来的价值时。
如果你走的是这条路，你可能会想知道你生活的城市是否为成为一名公民付出了最高的代价。以下是排名前五的城市:
为了在上面列出的职业生涯中有一个角色，你需要一套特定的技能来成功。
这并不罕见商业智能(BI)经常被混淆为业务分析，反之亦然，因为两者是相似的。BI还处理历史数据，但这些数据往往来自不同的地方，如公司的CRM软件、ERP系统和营销自动化工具。
使用BA和BI，可以使用数据可视化软件收集、整理和显示数据，以便业务主管可以可视化地表示可能发现的任何峰值或痛点。
然而，两者之间有一个主要的区别:
商业智能更关心的是报告一家公司的业绩以及它在关键指标上的位置。它为什么发生在过去，为什么它可能发生过，而且什么正在发生。
业务分析采用商业智能提供的上下文，并应用统计分析、数据挖掘、预测建模和其他技术。这些方法更高级，它们将提供更多关于未来的内容——也被称为预测。
决定哪种方法适合你的业务可能很棘手。在以下情况下使用商业智能:
另一方面，如果遇到以下情况，请使用业务分析:
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就像商业智能一样，有时不清楚商业分析与数据科学有何不同。两者都涉及收集数据、建模和获得各种见解。
两者之间的区别在于，BA专门针对与业务相关的问题，如成本和利润，并且可以预测未来可能会发生什么。
数据科学是两者中较大的或超集，因为它的主要重点是回答与客户偏好、季节性因素和业务范围内地理相关的问题。它将数据与算法构建和技术相结合来回答这些问题。
简而言之，数据科学是使用统计学、算法和技术研究数据的科学。文学学士是对商业数据的统计研究。
让我们考虑一个现实生活中的例子。
假设你开了一家冰淇淋店。你买了所有必要的原料和设备，甚至想出了一个朗朗上口的名字。
业务分析将帮助您回答以下问题:
数据科学可以帮助你回答以下问题:
实施正确的业务分析策略不是一家公司一朝一夕就能做到的。然而，当具体的最佳实践付诸实施时，您可以确保您收到的见解将使您的业务尽可能地成功。这些最佳实践包括:
当你花时间做这四个实践时，你可以肯定你的业务将从数据驱动的决策中受益最大。
当您的组织选择使用业务分析时，您一定会在收入、客户体验和整体效率方面做出更好的决策。
这些方法通常被认为是一块隐藏的宝石，因为它们可以揭示出超越竞争对手的优势。设定你的目标，盯着奖品，你会为你的发现感到惊喜。
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