使用功能强大的商业智能 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。...商业智能是一种预测、跟踪、分析，并展示与业务绩效相关的量化指标的方法，通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从中获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动，以帮助企业决策者在正确的时间...商业智能系统的软件平台能支持业务部门制作复杂的合并报表，在减少业务人员工作量、提高工作效率的同时，帮助业务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。...，提供这个行业最完备的开放标准平台，以及最广泛的专业知识释放信息的商业价值。...商业智能软件强大的报表制作和展示功能能够制作/展示任何形式的报表，其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。
Gartner在2016年2月发布的《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告显示：传统BI厂商全部被驱除出了领导象限。一年的时间里，全球商业智能与分析市场到底发生了哪些剧变？...这里，笔者将给出自己的解读，同时奉上2016年《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告原文。 备注：笔者每年都会解读一次Gartner发布的《商业智能与分析平台魔力象限》年度报告。...2015年商业智能与分析魔力象限报告】的解读，文章发表于“今日头条”：http://toutiao.com/a4047589748/ 2015年商业智能与分析市场的发展状况 那么，在过去的这一年，全球商业智能与分析市场的变革发展到什么地步了...首先，让我们对比一下Gartner分别在 2015年和2016年公布的商业智能与分析魔力象限。 ? 图1：Gartner 2015年商业智能与分析魔力象限 ?...图 Gartner2016年商业智能与分析平台魔力象限 2016年商业智能与分析市场的发展趋势 全球商业智能与分析市场的整体份额继续扩大。
当然最重要的还是：分析出自己的生意究竟在哪个环节存在缺陷，如何调整并改进，最终战胜竞争对手，赚钱。 下面，我就把这个称之为 TTPPRC 的六步商业模型系统分享给你。...无论是每一个商业计划书前面都必须装模作样的 SWOT 分析，还是 MBA 必读的波特五力，都有自己一套严密的逻辑最终成为一代经典。...但它的分析效率之高、适用范围之广、可操作性之强，比我之前钻研过的所有商业模型都好用。不是所有商业理论都是用来发 Phd 论文的，TTPPRC 是真用来指导商业行为的。...需要注意的是：商业项目是否天然具备重复性消费属性，常常是极其难以预测和分析的，作为我们普通人，只需要观察和类比就足够了。...从上述分析过程可以看到，对成本的分析渗透在 TTPPR 每一个环节中，而且必然是一个不断妥协、不断优化的过程，不把成本作为基本分析因素的 TTPPR 是毫无意义的。
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，它是一套完整的解决方案，用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定...通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。...BI工具可访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图表和地图中提供分析结果，为用户提供关于业务状态的详细情报。换句话说，BI商业智能是企业提出问题，并从他们的信息系统获得有用的回应。...大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI商业智能是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。...考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。
那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们，并对其特征进行刻画，从而帮助营销部门确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的营销方案就是企业分析部门的重要工作。在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理，市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了，最近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖我们的墙脚，公司的高端客户这个月又流失了不少。...一、商业理解 在这里，根据上面的需求，可以把流失问题归结为如下3个问题： • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?...4、如何从分析结果中获取实际收益 得到了流失预测结果，如何使用？如何事先预估市场挽留活动的收益?...通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有两类：一类是流失客户的特征描述，另一类是针对每一个客户的流失评分。
商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析（Bueiness Analysis）国内也有企业挂出来岗位叫商业分析，招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。...如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...正是“商业”两个字，让数据分析有了完全不同的使用方法。 商业分析在目的上区分于政府的政策研究。...商业分析就更加重要。 因此，做商业分析，第一步得知道商业价值是啥。传统的商业价值定义就是卖货挣钱。...截止到这里，我们才介绍完了商业分析三大基本要素。还没谈到任何分析方法。这些看似与分析无关的东西，恰恰构成了商业分析与科学分析的最大区别。在大学里我们做的是科学分析，是学术研究。
随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT已经成为了商业领域中最具有前途和潜力的技术之一。它的自然语言处理能力可以为企业提供更加智能化和自然化的客户服务，提高企业的效率和客户满意度。...ChatGPT可以在商业领域中的各个方面得到应用。例如，在智能客服领域中，ChatGPT可以为企业提供更加智能化和自然化的客户服务。...此外，ChatGPT还可以分析用户的言语和行为数据，为企业提供更加准确的用户画像和营销策略。在在线翻译和语音转写领域中，ChatGPT也可以为企业提供更加准确和高效的服务。...尽管ChatGPT在商业应用领域中具有巨大的潜力，但是它也面临着一些挑战和限制。例如，在处理一些复杂的问题时，ChatGPT可能无法完全理解和解决，需要人类的介入和辅助。...总之，ChatGPT的商业应用前景非常广阔，可以为企业提供更加智能化和自然化的客户服务、广告和营销、在线翻译和语音转写等服务。我们应该积极探索和应用这种技术，推动商业领域的不断发展和进步
或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。...我认为最好通过写一篇相关的文章，从而帮助大家开启商业分析职业生涯。 ? 然而，这个领域本身涉及的内容就相当的广泛。我将会从各个方面对其进行概述并且针对具体话题不断进行延伸来使大家对其有更深刻的了解。...在我正式讲述建立数据分析生涯的方法之前，让我先来谈谈下面的问题： 为什么要开始商业分析生涯？ 分析，作为一个行业正在以指数的形式增长。...设想下全球对于分析师的缺口将会有多大。。。 我也了解数据分析师的需求将会很大，但是我还是不清楚如何开始我的商业分析生涯。...“分析”或“商业分析”是较少接触到的术语，这使得普通人很难去理解以及领会它的作用。 系统化&良好的职业发展路径，使得你可以进入该领域。
例如，我们用来分析一下SAS这个分析工具的发展前景，可以这样提问： 假设你是一名商业数据分析师，现在要分析作为数据分析工具的 SAS 这几年的发展趋势怎么样，请做详细分析并给出数据证明，数据使用表格来展示...搜索量的变化 通过分析SAS相关搜索量的变化来了解SAS的受欢迎程度。...这也说明，SAS在数据分析工具市场中的竞争力逐渐降低，未来的发展面临挑战。...回答从搜索量、工作需求量、薪资水平和用户评价四个维度进行分析，并给出了相应的数据，对应的是市场关注度、市场需求量、市场价值及用户口碑，如果能给出为什么要从这四个角度进行分析就完美了（这其实也可以直接提问...：“你什么要从这几个角度进行分析”，它也可以给出相应的分析逻辑）。
metabase/metabase[2] Stars: 34.6k License: NOASSERTION picture Metabase 是一个简单易用的开源项目，旨在为公司中的每个人提供商业智能和分析的最简单
Power BI是微软为强化自身产品商业智能功能而开发的工具集。...这些BI插件大幅扩展了Excel在数据处理、数据分析及结果展现方面的能力，使Excel从一个传统的表格工具华丽变身为集表格与BI功能为一身的综合数据分析、处理及展现平台。...（预测分析、数据挖掘等）的基础，在Excel中，Power Query以及Power Pivot正是以“表”结构方式对数据进行导入、存储以及操作的。...动态图表是Excel中较为高级的图表应用形式，一旦图表从静态变为动态后，分析的深度及广度都将得到质的改变。一个专业的BI报表必然不能缺少优秀的动态图表元素。...在掌握了以上Excel应用方法后，再结合自身的业务需求便可以简单地制作出令领导满意的具有商业洞察力的商业智能报表了。
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。...即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。...不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。...因此，打破power BI商业智能与数据分析的借鉴，使得二者更好地结合并运用于企业运作的各个部门和业务当中，对一个企业的发展和壮大至关重要，对一个人的职业发展也是至关重要的。...power BI商业智能与业务分析 最广泛意义上的分析适用于所有支持技术的问题解决活动。专家通常将分析分为四个类别，在曲线的最不成熟部分进行描述性分析和诊断分析，在高端进行预测分析和规范分析。
文章目录 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 2.什么是商业数据分析？...2.数据可视化 3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？...基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。 上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。...销量好或者不好需要从多个维度进行衡量，而不是单纯地给出一个答案； 每个行业不同，相应的分析方法和思路也千差万别。 一个基本的分析流程如下： 理解商业问题 根据具体的商业场景理解商业问题。...准备阶段 根据相应的商业场景进行计划和准备，需要哪些数据、怎么进行分析。
驱动运营 我们知道任何分析最后都是要转化为行动的，在这里的行动就是去激活那些脚印变浅了的客户，于是有： ? 或者： ? 如何激活呢？方法太多了。...总结 本文给出了客户活跃脚印分析的方法，思路，实现和里面的诸多技巧，尤其值得注意的是： 颜色深度与脚印深度的对应关系 时间的灵活控制 动画显示的控制 各种人性化智能提示 转化为激活行动的落地 前几天看到了这个案例
上一篇介绍了商业分析的价值。今天来聊聊商业分析的局限性。在对待商业分析的态度上有两类极端观点： 极端顶：老子已经掌握了底层分析思维，战无不胜啦！ 极端踩：分析啥，老子有钱，老子就是对的！...这个时候就能用数据说话，论证一下到底这个理由成立不成立，商业分析就能发挥一定的作用。 商业分析还有个用处。就是当我们无从得知政策底线、平台规则等时候，可以通过实验来进行测试。...二、商业分析对哪些岗位更有用 按照工作方式和工作职责，我们可以把岗位分为四大类型（如下）商业分析的作用大小，大致是：策略类≥创意类≥执行类=支撑类 ? 策略类的工作重点就是判断轻重缓急、大小多少。...三、商业分析对商业经营本质意义 最后留一个灵魂拷问：对赚钱而言，到底分析能起多大作用？实际上我们看到，真正开天辟地的创业者们，往往更多是依靠个人魅力、独特眼光、创造力、智力、机遇。...以上就是商业分析全部概念，下一篇我们来个具体例子，看看企业里的商业分析与实验室里的科学分析有什么区别，真正的商业分析该怎么做。
思迈特团队在DW / BI方面拥有比较多实践经验，但是由于某些历史原因，该产品最终被开发为基于Excel的报表工具（作为设计器）和用于业务用途的自助分析工具。...单机用户可以在本地完成各种快速的设计和分析操作，重点是与数据的交互以及与各种分析方法的操作交互。由于其定位问题，此类工具自然无法生成各种复杂的统计报告。...但由于其在OLAP技术上的经验很少，还是需要把分析数据打包成的专用数据包，然后BI工具基于专用数据包进行分析，这个专用数据包的作用相当于帆软自有的数据分析模型（类似于OLAP数据库或者cube的作用），...需要自己完成对数据分析模型的管理和维护。...它被定位为更简单，更易于访问的自助服务分析BI。它使用了许多智能技术来提供产品自动化并允许用户操作。
任何工具总是有自己的适用范围的，今天我们正本清源，来科普下到底商业分析有什么用。顺便也看看商业分析的局限性。 第一作用：用数据说话 商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。...这些直接记录的数据以及二次、三级计算指标，构成了：商业分析指标体系。...第三作用：用数据寻因 这是人们通常认知的商业分析的作用*1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。...类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。 第四作用：用数据评估 这是人们通常认知的商业分析的作用*2。...商业经营的成功，除了分析还需要什么？
而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。...又有一种数据分析师，岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法，面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码，和分析打交道的情况不多。 都叫数据分析师，其实天差地别。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力（天天搞报表，怎么可能不熟），这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。 新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。
商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。...本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区） FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动
我们在分析SheIn如何成功之前，我们先看看当时的行业现状和当时的环境。 创始人对商业的认知决定了企业的边界。创始人对行业、环境以及商业模式的判断，是企业能不能成功的前提。...这个就是SheIn当时看到的商业模式。...上面分析了那么多，我们能从SheIn上学到点什么呢？如果想重新打造一个SheIn，我们做不到。但可以学许仰天打造SheIn的思路。就像海底捞我们学不会，但海底捞为客户着想的思路是可以学会的。...首先，创始人设计的商业模式要符合时代发展的趋势。SheIn的成功离不开市场环境带来的红利：国内的供给侧改革 + 国外的消费降级。 其次，创始人能看到终局。产品的商业模式最终会是怎样的。...就是要有自己的价值网分析，把资源聚焦在自己的价值网上。而不是什么都想做好，到最后什么都做不好。 最后，能看到整个产业链各个角色的利益和困难。通过自己的能力赋能供应链，通过利他获得信任。
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