商業分析是一個側重于使用數據分析和統計方法做出明智商業決策的領域。它包括收集、處理和解釋數據，以獲得洞察力并解決業務問題。這篇文章為大家帶來印第安納大學留學生商業分析入門指南。

一、關于商業分析

隨著大數據的持續增長，對商業分析專業人員的需求也在不斷增加。二十多年前，互聯網催生了大量抽象信息，而在過去幾年中，這些信息的增長速度明顯加快。長期使用的數據庫管理和分析技術已不再適用，尤其是涉及產品評論和社交媒體帖子等非結構化數據時。數據分析職業--商業分析，以及商業智能和數據科學職位--解決了如何組織、洞察和預測這些穩步增長的信息量的新方法問題，并經常結合計算機科學和其他技術知識。

無論你是在過去幾十年中一直從事分析工作，還是正在探索計算機科學的各種應用，你都可能會想知道："什么是商業分析?以下是這一新興領域的入門知識，以及開始職業生涯所需的技能。

二、商業分析的定義

商業分析是將數據轉化為洞察力以改進商業決策的過程。數據管理、數據可視化、預測建模、數據挖掘、預測模擬和優化是用于從數據中獲取洞察力的部分工具。然而，雖然商業分析在很大程度上依賴于統計、定量和運營分析，但開發數據可視化來展示您的發現并形成商業決策才是最終結果。因此，要想在這一領域取得好成績，就必須在技術背景與強大的溝通能力之間取得平衡。

商業分析的核心包括以下幾個方面：

通過數據挖掘確定新的模式和關系;

使用定量和統計分析來設計商業模式;

根據分析結果進行 A/B 和多變量測試;

通過預測模型預測未來的業務需求、績效和行業趨勢;以及

以易于消化的報告形式向同事、管理層和客戶傳達您的發現。

三、數據分析如何影響業務決策

根據 NewVantage Partners 2020 年的一份報告，64.8% 的受訪《財富》1000 強企業在業務分析方面至少投入了 5000 萬美元，91.5% 的企業嘗試以某種形式實施基于人工智能 (AI) 的技術。雖然這些數字似乎說明了進步，但硬幣的另一面是，在所有受訪企業中，只有 14.6% 的企業在其運營中使用了這些技術。

除了技術和能力本身之外，基于事實和過往業績做出準確決策仍然是商業分析的核心。與之相對應的是，依靠直覺(或者直到大約十年前，依靠有限的數據)做出的決策會導致高昂的投資成本，無論是嚴格意義上的資金投入，還是為制定新計劃而花費的時間，都會使決策無疾而終。

在這一總體框架內，收集到的見解最終有助于優化和簡化業務流程，消除過程中的任何估計和灰色地帶。因此，整個組織范圍內的優化可能包括：

根據過去舉措的績效或市場趨勢，制定和評估未來的公司決策;

檢查組織內各個部門的績效，并對其發展努力施加影響;

監控員工的績效和生產率;

確定當前和未來的人員需求，以及有效履行這些職責所需的市場技能;

評估和預測潛在投資的績效;

根據市場趨勢和消費者行為，確定對特定產品或服務的需求;

安排新產品和新媒體的發布日期;

評估各地的產品銷售情況，并利用這些信息滿足未來的客戶需求;

為運輸和交付商品制定最佳物流路線;

根據客戶過去的搜索習慣進行產品推薦;

收集車輛和設備的數據，以提高未來的性能;以及

確定企業的潛在增長機會，以及這些情景可能如何發生。

除了這些較為寬泛的概念之外，以下是其中一些場景可能的展開方式：

亞馬遜公司(Amazon.com)通過分析數以百萬計的購買行為，找到與你相似的客戶，并預測你可能購買的產品，從而將銷售數據轉化為洞察力。

通用電氣公司可以通過傳感器數據提前預測何時需要對發動機進行維護。

根據你填寫的調查表，迪斯尼可以通過你的 MagicBand 提醒服務員，你更喜歡卡座而不是餐桌，你最喜歡的角色是米妮老鼠。當你到達時，你會被安排在一個卡座，而米妮會在午餐時去拜訪你。

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