簡(jiǎn)單點(diǎn)的例子：通過分析購買產(chǎn)品的人大多都來自于北京，則北京是產(chǎn)品的主要消費(fèi)者居住的城市。

復(fù)雜點(diǎn)的例子: 通過利用統(tǒng)計(jì)方法建立數(shù)學(xué)模型。我想從100000人中找出100個(gè)購買產(chǎn)品概率比較大的客戶，則可以通過利用logistic regression來數(shù)學(xué)建模找到這群人。      

       無論你的商業(yè)模式是什么樣子，你用數(shù)學(xué)方法，用數(shù)據(jù)證明你的假設(shè)都可以稱為數(shù)據(jù)分析。所以數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職業(yè)，形容的是一個(gè)會(huì)利用數(shù)學(xué)方法，用數(shù)據(jù)證明假設(shè)的人。

        數(shù)據(jù)分析是個(gè)過程是個(gè)解決方式。比如分析某次促銷活動(dòng)的效果，就要對(duì)UV、客單價(jià)、復(fù)購率等關(guān)鍵性的指標(biāo)數(shù)據(jù)做監(jiān)控。還要和過去活動(dòng)做對(duì)比，從數(shù)據(jù)庫里找最對(duì)照組進(jìn)行建模，在SAS里做統(tǒng)計(jì)分析。利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)等科學(xué)方法做假設(shè)驗(yàn)證，通常的工作就是對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分析對(duì)比，KPI監(jiān)控，異常指標(biāo)分析，預(yù)測(cè)趨勢(shì)，生成結(jié)果數(shù)據(jù)報(bào)表或結(jié)果報(bào)告。

       商業(yè)智能（BI）其實(shí)是一整套方案，就是充分利用企業(yè)在日常經(jīng)營(yíng)過程中生產(chǎn)的大量數(shù)據(jù)，并將它們轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)來免除企業(yè)中的瞎猜行為和無知狀態(tài)，讓每一個(gè)決定、管理細(xì)節(jié)、戰(zhàn)略規(guī)劃都有數(shù)據(jù)參考。比如領(lǐng)導(dǎo)通常關(guān)注銷售、采購和財(cái)務(wù)狀況，技術(shù)人員做好固定格式的數(shù)據(jù)報(bào)表（dashboard/數(shù)據(jù)看板）,領(lǐng)導(dǎo)打開就能看，數(shù)據(jù)自動(dòng)更新。

    其基本原理是將ERP、財(cái)務(wù)、CRM等各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，有條理地匯總為一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，生成主題分析報(bào)告。例如(只是舉例，分析邏輯不一定嚴(yán)謹(jǐn))，我要統(tǒng)計(jì)一下區(qū)域采購成本的變化情況，研究采購與供應(yīng)商的關(guān)系，然后會(huì)把單價(jià)、價(jià)格差異、庫存、銷貨倉庫、盤存記錄等相關(guān)的ERP數(shù)據(jù)，同時(shí)可以對(duì)時(shí)間、區(qū)域等字表進(jìn)行篩選，又或者對(duì)接大數(shù)據(jù)平臺(tái)做可視化的分析展示。

三、商業(yè)智能（BI）在企業(yè)的定位

報(bào)表查詢和展現(xiàn)+數(shù)據(jù)分析挖掘+數(shù)據(jù)預(yù)警+數(shù)據(jù)管理。

1、報(bào)表查詢和展現(xiàn)：簡(jiǎn)單報(bào)表的快速查詢和制作

2、數(shù)據(jù)分析挖掘：配合數(shù)據(jù)挖掘工具，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分析業(yè)務(wù)

3、數(shù)據(jù)預(yù)警：數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)加載呈現(xiàn)，指標(biāo)預(yù)警

4、數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)和報(bào)表的權(quán)限管理，防止信息外露

      從技術(shù)上來講，傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）就是從不同的數(shù)據(jù)源中收集有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性；然后將數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換，再加載到數(shù)據(jù)倉庫中；最后選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘分析工具和OLAP工具，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為報(bào)表、Dashboard等可視化形式的信息，一般的數(shù)據(jù)公司都是這樣去處理數(shù)據(jù)的。

   商業(yè)智能(BI)正變得越來越重要，因?yàn)闊o知是現(xiàn)代商業(yè)最大的威脅。無所知的危險(xiǎn)是很大的，一知半解比無所知的危害要大得多，因?yàn)槲覀冊(cè)阱e(cuò)誤的認(rèn)識(shí)中作出決定和行動(dòng)，同時(shí)還自鳴得意地把自己看作真理的化身，這就像“瞎子騎瞎馬，夜半臨深池”。

  商業(yè)智能（BI）所要爭(zhēng)取的就是充分利用企業(yè)在日常經(jīng)營(yíng)過程中搜集的大量數(shù)據(jù)，并將它們轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)來免除企業(yè)中的瞎猜行為和無知狀態(tài)。

    在大數(shù)據(jù)概念“泛濫”的今天，商業(yè)智能（BI）與數(shù)據(jù)展示對(duì)于企業(yè)的價(jià)值越來越明顯。可以預(yù)見的是，在不久的將來，商業(yè)智能（BI）與數(shù)據(jù)展示必將成為企業(yè)決策的左膀右臂，為企業(yè)在信息化時(shí)代立足提供核心的競(jìng)爭(zhēng)力。 以上就是小編為您介紹的商業(yè)智能與數(shù)據(jù)展示的介紹，希望對(duì)您有所幫助。