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商業(yè)數(shù)據(jù)分析，什么是商務數(shù)據(jù)分析技術

來源：整理 時間：2025-04-17 12:52:44 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么是商務數(shù)據(jù)分析技術

就是針對數(shù)據(jù)源進行的分析，找出一些潛在的客戶群體，推廣商務產(chǎn)品或者加強商務管理

什么是商務數(shù)據(jù)分析技術

2，有哪些商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析方法

你好，商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)分析工作主要通過OLAP來實現(xiàn)。原理是根據(jù)業(yè)務需求，建立人員分析數(shù)據(jù)的維度比如年月日等等?！　《治鋈藛T需要掌握的是數(shù)據(jù)分析的思路，比如我們要利用比較常用的FineBI做一個簡單的分析，先確立哪些分析指標，需要哪些表，然后取出， OLAP會自動建立表間關聯(lián)，只需要搭建圖表結(jié)構即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢和分析結(jié)構的展示，這也正是商業(yè)智能的“智能”所在。
有數(shù)據(jù)的地方就有信息，有需求的地方就要用到數(shù)據(jù)分析，這樣想來，應用就廣泛了，比如以前看過某銀行利用finebi來重點研究目標客戶尋找和現(xiàn)有客戶的維護和二次開發(fā)，主要通過對優(yōu)質(zhì)客戶群體的各種來采取差異化的銷售策略，提供個性化的金融產(chǎn)品及服務。諸如此類的應用還有很多，你可以搜相關案例。

有哪些商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析方法

3，商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析處理功能體現(xiàn)在哪幾方面

主要體現(xiàn)在以下幾方面　　1.可視化分析　　不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果?！　?.數(shù)據(jù)挖掘算法　　可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度?！　?.預測性分析能力　　數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預測性的判斷?！　?.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果?！　∫陨蠋追矫娑际巧虡I(yè)智能FineBI能夠提供數(shù)據(jù)的有效整合和快速準確的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)，多維度深層次挖掘數(shù)據(jù)信息的原因。
數(shù)據(jù)分析可以分為廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析，廣義的數(shù)據(jù)分析就包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，我們常說的數(shù)據(jù)分析就是狹義的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法及工具，對收集來的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。bi即商業(yè)智能，它是一套完成的解決方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策。商業(yè)智能bi處理的數(shù)據(jù)量非常大，一般都要用到一些工具例如tableau，finebi等，bi對穩(wěn)定性以及易用性有一定的要求，這是其他數(shù)據(jù)分析工具所不能比擬的。

商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析處理功能體現(xiàn)在哪幾方面

4，商業(yè)數(shù)據(jù)分析和金融工程那個專業(yè)好

金融涉及兩大因素：錢和時間，主要研究個人和單位在特定時間段內(nèi)如何賺錢，存錢，花錢。在學術上，金融描述人們?nèi)绾螢閷淼幕ㄙM做計劃，或者人們?nèi)绾卧谏虉龌虺械臅r候花錢。另一方面，商業(yè)則意味著通過買賣商品或者服務合法創(chuàng)業(yè)，其最終產(chǎn)物一個合法的盈利單位。創(chuàng)業(yè)者觀念上必須要先拿到合法證明。這樣才意味著你要從事的行業(yè)是合法的。職業(yè)方向大大的不同學金融的最終方向通常是金融分析師。他們從事的工作主要在證券公司、商業(yè)銀行、保險公司以及投資機構。在這些金融機構從事二級市場投資，做投資研究報告。通過分析市場，幫助客戶或者自己做出投資決策，目的是及時做到增大利益，減少損失。
金融學專業(yè)本專業(yè)要求學生系統(tǒng)掌握金融學基本理論，具有處理銀行、證券、投資等方面業(yè)務的基本能力；熟悉國家有關金融的方針政策和法規(guī)，了解本學科的理論前沿和發(fā)展動態(tài)。主要課程包括國際金融管理、貨幣銀行學、金融市場學、中央銀行學、商業(yè)銀行經(jīng)營學、投資銀行業(yè)務、國際貿(mào)易學、證券投資分析、公司財務分析、國際結(jié)算、金融英語等。畢業(yè)學生能夠勝任銀行、證券、投資等金融領域的管理工作以及相關的教學科研工作。本科，學制四年，文理兼收。金融學包括金融工程，但他以理論為主，比較偏文。金融工程是以數(shù)學工具來建立金融市場模型和解決金融問題的新興學科,研發(fā)新的掙錢工具的如股票、期貨，比較偏理。金融工程跟傳統(tǒng)意義上的金融學還是有很大差別.金融工程更大意義上是金融創(chuàng)新的產(chǎn)物,它綜合了現(xiàn)代金融理論、信息技術、工程技術，采用尖端的數(shù)理分析技術、電腦電迅技術、自動化和系統(tǒng)工程乃至運籌學、仿真技術、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡等前沿技術.傳統(tǒng)金融學更多的是以基礎變量為研究對象和基本工具的,比如利率\匯率\貨幣供應等等,而金融工程主要依賴金融衍生工具,比如期貨期權\遠期\互換等等.在開設專業(yè)開來,金融工程更重視數(shù)理技術,而金融學則注重經(jīng)濟知識.從就業(yè)上看...金融學專業(yè)本專業(yè)要求學生系統(tǒng)掌握金融學基本理論，具有處理銀行、證券、投資等方面業(yè)務的基本能力；熟悉國家有關金融的方針政策和法規(guī)，了解本學科的理論前沿和發(fā)展動態(tài)。主要課程包括國際金融管理、貨幣銀行學、金融市場學、中央銀行學、商業(yè)銀行經(jīng)營學、投資銀行業(yè)務、國際貿(mào)易學、證券投資分析、公司財務分析、國際結(jié)算、金融英語等。畢業(yè)學生能夠勝任銀行、證券、投資等金融領域的管理工作以及相關的教學科研工作。本科，學制四年，文理兼收。金融學包括金融工程，但他以理論為主，比較偏文。金融工程是以數(shù)學工具來建立金融市場模型和解決金融問題的新興學科,研發(fā)新的掙錢工具的如股票、期貨，比較偏理。金融工程跟傳統(tǒng)意義上的金融學還是有很大差別.金融工程更大意義上是金融創(chuàng)新的產(chǎn)物,它綜合了現(xiàn)代金融理論、信息技術、工程技術，采用尖端的數(shù)理分析技術、電腦電迅技術、自動化和系統(tǒng)工程乃至運籌學、仿真技術、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡等前沿技術.傳統(tǒng)金融學更多的是以基礎變量為研究對象和基本工具的,比如利率\匯率\貨幣供應等等,而金融工程主要依賴金融衍生工具,比如期貨期權\遠期\互換等等.在開設專業(yè)開來,金融工程更重視數(shù)理技術,而金融學則注重經(jīng)濟知識.從就業(yè)上看,金融工程更容易就業(yè)

5，有人了解美國的商業(yè)數(shù)據(jù)分析碩士專業(yè)嗎

美國研究生的商業(yè)分析碩士（Master of Science in Business Analytics） 主要是，將大量復雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過定量方法和應用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。學生會接觸到先進的決策分析工具和技術，應用 這些工具和技術在實際的商業(yè)領域中給予合理的解決方案。課程中涉及商業(yè)統(tǒng)計方法，商業(yè)流程模型，商業(yè)決策模型，數(shù)據(jù)管理，運營管理等，并整合一些商科基礎 課程，如商業(yè)溝通技巧，領導力，市場營銷，供應鏈管理等。 值得注目的是，許多美國院校的MS in Business Analytics是屬于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）專業(yè)，如德州奧斯丁大學，本特利大學，康涅狄格大學等。STEM專業(yè)的留學生畢業(yè)后可獲得29個月的OPT（Optional Practical Training，畢業(yè)后的實習期），而一般的商科專業(yè)只有12個月的OPT。這無疑為將來有志于留美工作的學生提供了更多獲取工作簽證的機會。如果打算申請商科方向，又覺得12個月的OPT時間太短的同學們可以考慮一下申請商業(yè)分析這個專業(yè)。 就業(yè)方向 商業(yè)分析的就業(yè)方向主要有在跨國公司，外資商社，中外合資企業(yè)等各類涉外商務機構或者外經(jīng)貿(mào)部門中擔任商務管理，項目管理分析，商業(yè)分析師，系統(tǒng)分析員等職位。 申請?zhí)攸c MS in Business Analytics對學生本科背景無過多要求，一般要求學生有修過微積分，概率論和數(shù)理統(tǒng)計等數(shù)學課程就可。大多數(shù)學校對申請者也沒有工作背景的要求。根據(jù)學校項目不同，一般1年半~2年可讀完。
美國研究生的商業(yè)分析碩士（Master of Science in Business Analytics） 主要是，將大量復雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過定量方法和應用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。學生會接觸到先進的決策分析工具和技術，應用 這些工具和技術在實際的商業(yè)領域中給予合理的解決方案。課程中涉及商業(yè)統(tǒng)計方法，商業(yè)流程模型，商業(yè)決策模型，數(shù)據(jù)管理，運營管理等，并整合一些商科基礎 課程，如商業(yè)溝通技巧，領導力，市場營銷，供應鏈管理等。 值得注目的是，許多美國院校的MS in Business Analytics是屬于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）專業(yè)，如德州奧斯丁大學，本特利大學，康涅狄格大學等。STEM專業(yè)的留學生畢業(yè)后可獲得29個月的OPT（Optional Practical Training，畢業(yè)后的實習期），而一般的商科專業(yè)只有12個月的OPT。這無疑為將來有志于留美工作的學生提供了更多獲取工作簽證的機會。如果打算申請商科方向，又覺得12個月的OPT時間太短的同學們可以考慮一下申請商業(yè)分析這個專業(yè)。 就業(yè)方向 商業(yè)分析的就業(yè)方向主要有在跨國公司，外資商社，中外合資企業(yè)等各類涉外商務機構或者外經(jīng)貿(mào)部門中擔任商務管理，項目管理分析，商業(yè)分析師，系統(tǒng)分析員等...美國研究生的商業(yè)分析碩士（Master of Science in Business Analytics） 主要是，將大量復雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過定量方法和應用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。學生會接觸到先進的決策分析工具和技術，應用 這些工具和技術在實際的商業(yè)領域中給予合理的解決方案。課程中涉及商業(yè)統(tǒng)計方法，商業(yè)流程模型，商業(yè)決策模型，數(shù)據(jù)管理，運營管理等，并整合一些商科基礎 課程，如商業(yè)溝通技巧，領導力，市場營銷，供應鏈管理等。 值得注目的是，許多美國院校的MS in Business Analytics是屬于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）專業(yè)，如德州奧斯丁大學，本特利大學，康涅狄格大學等。STEM專業(yè)的留學生畢業(yè)后可獲得29個月的OPT（Optional Practical Training，畢業(yè)后的實習期），而一般的商科專業(yè)只有12個月的OPT。這無疑為將來有志于留美工作的學生提供了更多獲取工作簽證的機會。如果打算申請商科方向，又覺得12個月的OPT時間太短的同學們可以考慮一下申請商業(yè)分析這個專業(yè)。 就業(yè)方向 商業(yè)分析的就業(yè)方向主要有在跨國公司，外資商社，中外合資企業(yè)等各類涉外商務機構或者外經(jīng)貿(mào)部門中擔任商務管理，項目管理分析，商業(yè)分析師，系統(tǒng)分析員等職位。 申請?zhí)攸c MS in Business Analytics對學生本科背景無過多要求，一般要求學生有修過微積分，概率論和數(shù)理統(tǒng)計等數(shù)學課程就可。大多數(shù)學校對申請者也沒有工作背景的要求。根據(jù)學校項目不同，一般1年半~2年可讀完。

6，商業(yè)數(shù)據(jù)分析是門什么專業(yè) 知乎

可以把你這些GPA、專業(yè)等信息輸入到留學志愿參考系統(tǒng) 中去，系統(tǒng)會自動從數(shù)據(jù)庫中匹配出與你情況相似的同學案例，看看他們成功申請了哪些院校和專業(yè)這樣子就可以看到你目前的水平能申請到什么層次的院校和專業(yè)了，對自己進行精準的定位。
作者：知乎用戶鏈接：https://www.zhihu.com/question/36214681/answer/66483598來源：知乎著作權歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。從商業(yè)分析說起吧。關注過不少知乎上類似的問題和回答，發(fā)現(xiàn)個較嚴重的問題：大多數(shù)人對商業(yè)分析這個行業(yè)的認知并不準確。具體說來商業(yè)分析有兩種：1. business analysis. 應屬于傳統(tǒng)商科，主要是任務是對公司整個運營的流程、業(yè)務的開展等方面的分析。比如發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)需求、提出/改善某些商業(yè)問題的解決方案。它可能包括公司組織上的變更，業(yè)務流程的改善，策略性的規(guī)劃，政策的制定和提高。這個領域需要一定的數(shù)據(jù)分析，一方面因為公司發(fā)展前期一般主要靠業(yè)務的擴展，會涉及一些銷售業(yè)績等類似的數(shù)據(jù)分析。另一方面，大數(shù)據(jù)時代嘛，很多公司都覺得好像應該順應潮流摻和一把。但總的來說還是business analysis為主。即定性為主導，數(shù)據(jù)分析（一般較簡單）為輔助。這也是大多數(shù)答主所提到的。要在這個領域成長為專業(yè)人才，一般會選擇mba，mba課程一般也會包含一定的相關課程，但很簡單。2. business analytics. 這才是真正的新興學科。翻譯上都叫商業(yè)分析，但內(nèi)容卻差很多，所以特意用英文區(qū)分開來。這個行業(yè)的核心就是數(shù)據(jù)分析，而且是高深的技術、模型和算法。通過對數(shù)據(jù)的深度分析、挖掘來研究公司以往的業(yè)績，對行業(yè)市場潛在的商業(yè)信息的搜索等。目的是獲取那些通過定性分析和簡單的定量分析根本無法獲得的insights。這個領域逐漸得到了學術界、業(yè)界和政府的高度重視：學術界，從紐約大學13年開始開設business analytics的碩士專業(yè)以來，全球各大高校紛紛增設相關專業(yè)，并且學費直逼mba，在金錢至上的資本主義國家，高學費往往是高收入和良好職業(yè)發(fā)展的風向標。業(yè)界，更不用說了，bat都在開設這一類的部門，阿里巴巴去年跟今年就從名校挖了一些這個領域的教授，百度更是把斯坦福大牛andrew ng請了來。政府，就我知道的，新加坡和澳洲政府直接撥款贊助開設business analytics部門的公司。說完基本概念，回到題主問題。仔細讀過問題描述后，我相信題主感興趣的應該是business analytics吧（不是的話，就請忽略以下吧）。那再深入一點講一下相關的技能。題主是統(tǒng)計本科生，很好！哈哈！我是統(tǒng)計博士，現(xiàn)在在紐約一家投資管理公司做類似的工作，同事不乏一些計算機、自動控制、信號處理等數(shù)據(jù)分析相關的領域的博士?？傮w來說business analytics無疑是個交叉學科，包括數(shù)學（統(tǒng)計）、計算機和商學（經(jīng)濟學、市場營銷，博弈論等等）。統(tǒng)計類的方法占據(jù)了數(shù)據(jù)分析學科的首要地位（主要是回歸模型）?？梢哉f如果把統(tǒng)計方法全部拿走，數(shù)據(jù)科學基本就支離破碎不成體系了。然后是計算機（包括機器學習、模式識別、圖像處理等一類的領域），基于一些應用層面的需求，計算機領域提出了一些新穎的思路和模型。值得一提的是，這些東西又吸引了統(tǒng)計學家的關注，他們把同樣的問題又用統(tǒng)計學方法做了出來。再結(jié)合一些傳統(tǒng)的回歸模型，統(tǒng)計學出現(xiàn)了新的分支：統(tǒng)計學習。最后是商學類，現(xiàn)階段來說比重最小，不過其中一些思路也是值得借鑒的，比如博弈論。一些專門的business analytics碩士會結(jié)合商業(yè)應用來講統(tǒng)計和計算機方法。實際的商業(yè)分析案例（當然是business analytics）。簡單說幾個吧：1.生存模型，生物統(tǒng)計最常用的模型，研究疾病的愈合、死亡時間之類的問題，可以用以測試某些藥品、治療手段是否有效。應用到商業(yè)中，比如公司對特定人群投放廣告，他們通過不同的渠道點擊觀看，那么需要多久的時間他們才會決定購買？我們定義：消費者不購買=活著，一旦消費即為死亡。接下來的任務就是研究哪個渠道的廣告/哪種組合的廣告最為有效。2.聚類問題，公司投放過大量廣告，做過促銷。然后大量消費者前來購買，到底哪些真的看過上述宣傳呢？如果這個都不知道如何分析哪個渠道或者哪些渠道的組合最有效？聚類分析就是解決這一類問題的。3.貝葉斯方法，不知你可了解過貝葉斯分析？是統(tǒng)計/機器學習領域很火的方向。主要應用是在建模時候可以把人為的觀點融合進模型中去。使得定性和定量分析的結(jié)果結(jié)合起來。這一點很是受在business analysis領域做數(shù)據(jù)分析的人的歡迎。除此外還有很多，就不一一說了。最后說到你的近況。本科背景還是弱了點，想要接觸上述類型的工作，你需要更進一步。并且想吃的開最好也不要限制在統(tǒng)計學領域，畢竟讀一個偏應用的學科，學會從應用角度考慮問題對于職業(yè)發(fā)展更有好處。升學的話可以考慮data analytics/business analytics的碩士專業(yè)。不過，如果覺得學費太高的話，其實統(tǒng)計碩士也是個不錯的選擇。自學的話，coursera上也有很多不錯的課程。至于r/python/sas嘛，能會一個就夠了。數(shù)據(jù)分析級別的編程，會一個，別的看個把禮拜就能上手。最后的最后，分享一個鏈接：graduate programs in big data analytics and data science。里面列舉了全世界各地高校開設的數(shù)據(jù)分析類的研究生專業(yè)、各種收費的/不收費的在線課程。
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