數(shù)據(jù)分析一般指對數(shù)據(jù)進行研究的方法和過程。商業(yè)智能是指將數(shù)據(jù)分析商業(yè)化、信息化，實現(xiàn)商業(yè)價值的企業(yè)信息化建設過程。所以數(shù)據(jù)分析包含的內容可以很寬泛，而商業(yè)智能則更聚焦于實現(xiàn)商業(yè)價值。

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• 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是一個過程，是一個解決方式，對象常常是某個問題。比如分析某次促銷活動的效果，就要對UV、客單價、復購率等關鍵性的指標數(shù)據(jù)做監(jiān)控。還要和過去活動做對比，從數(shù)據(jù)庫里找最對照組進行建模，在SAS里做統(tǒng)計分析。是利用數(shù)理統(tǒng)計等科學方法做假設驗證，通常的工作就是對指標進行分析對比，KPI監(jiān)控，異常指標分析，預測趨勢，生成結果報告。

• 商業(yè)智能

商業(yè)智能是一整套的解決方案，對象往往是企業(yè)的經營問題。利用企業(yè)在日常經營過程中生產的大量數(shù)據(jù)，并將它們轉化為信息和知識來免除企業(yè)中的瞎猜行為和無知狀態(tài)，讓每一個決定、管理細節(jié)、戰(zhàn)略規(guī)劃都有數(shù)據(jù)參考。比如領導通常關注銷售、采購和財務狀況，技術人員做好固定格式的數(shù)據(jù)報表（dashboard/數(shù)據(jù)看板）,領導打開就能看，數(shù)據(jù)自動更新。

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• 數(shù)據(jù)分析步驟

數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個步驟：

1. 探索性數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)剛取得時，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性；

2. 模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型；

3. 推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數(shù)據(jù)分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

• 商業(yè)智能實施步驟

1. 需求分析: 需求分析是商業(yè)智能實施的第一步，在其他活動開展之前必須明確的定義企業(yè)對商業(yè)智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）； 需要發(fā)現(xiàn)企業(yè)那些方面的規(guī)律. 用戶的需求必須明確；

2. 數(shù)據(jù)倉庫建模：通過對企業(yè)需求的分析，建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型和物理模型，并規(guī)劃好系統(tǒng)的應用架構，將企業(yè)各類數(shù)據(jù)按照分析主題進行組織和歸類；

3. 數(shù)據(jù)抽取: 數(shù)據(jù)倉庫建立后必須將數(shù)據(jù)從業(yè)務系統(tǒng)中抽取到數(shù)據(jù)倉庫中，在抽取的過程中還必須將數(shù)據(jù)進行轉換，清洗，以適應分析的需要；

4. 建立商業(yè)智能分析報表：商業(yè)智能分析報表需要專業(yè)人員按照用戶制訂的格式進行開發(fā)，用戶也可自行開發(fā)（開發(fā)方式簡單，快捷）；

5. 用戶培訓和數(shù)據(jù)模擬測試： 對于開發(fā)—使用分離型的商業(yè)智能系統(tǒng)，最終用戶的使用是相當簡單的，只需要點擊操作就可針對特定的商業(yè)問題進行分析；

6. 系統(tǒng)改進和完善：任何系統(tǒng)的實施都必須是不斷完善的. 商業(yè)智能系統(tǒng)更是如此，在用戶使用一段時間后可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統(tǒng)進行重構或完善。