为什么要做数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么要做数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍为什么要做数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 为什么要进行数据分析和数据挖掘？
2. 为什么要数据分析管理？
3. 商务数据分析的必要性和重要性？

为什么要进行数据分析和数据挖掘？

因为OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及从不同的角度观察信息的能力。

快速增长的海量数据收集、存放在大量的大型数据库中，没有强有力的工具，理解他们已经远远超出了人的能力，导致 数据丰富但信息贫乏。数据和信息之间的鸿沟越来越宽，这就要求必须系统的开发数据挖掘工具，将数据转换成有用的信息。

为什么要数据分析管理？

现在不会再有人再问这样的问题了，因为大数据时代下，每个人都知道数据分析的重要性！

数据分析在企业经营或个人生活中都很有用处，关键在于我们如何使用它。数据分析不仅是某一条公式或者一串代码，它真正的魅力在于系统地、客观地、有逻辑地思考，用这种思考方式去代替零散、臆断、盲目，这才是它最大的价值。

商务数据分析的必要性和重要性？

对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是***用以下算法以及模型：

电子商务大数据

　　第一、RFM模型

　　通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

　　第二、Apriori算法

　　这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

　　第三、Spss分析

　　主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

　　第四、网站分析

　　访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

　　在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。

商业数据分析是基于业务理论，从数据分析入手，依托统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为业务创造最大价值。主要用于:

监控异常数据，如信用欺诈;

建立模型和预测，如产品分析;

关键变分析和预测，如潜在客户分析;

预测分析，如客户流失预测。

业务数据分析不仅仅是为管理提供各种数据。它需要更深入的方法来记录、分析和细化数据，并拟易于理解的格式显示结果。简单地说，业务数据分析使领导者能够了解他们面临的问题，并以有效的方式解决它们。数据本身就是事实和数字。数据分析人员通过在数据中寻找模式来结合业务问题提供有用的信息。然后，决策者可以利用这一背景***取行动，提高生产率和企业盈利能力。



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到此，以上就是小编对于为什么要做数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么要做数据分析的3点解答对大家有用。