12、商业智能：从分析到决策的全面指南

商业智能：从分析到决策的全面指南

1. 商业智能中的预测分析

在商业智能（BI）领域，预测分析是一项关键工作。它涵盖了了解客户特征、寻找“相似客户”以及确定最佳目标客户的方法。不过，也有许多其他预测模型更属于数据科学的范畴，例如约会应用中预测约会对象、推荐系统中预测观看的电影或购买的衬衫，以及银行领域预测贷款审批对象等。

2. 因果和机制分析

2.1 因果分析

因果分析主要针对具有受控实验条件的情况，旨在分离个体因素或影响。在商业中，最常见的是A/B测试。例如，一个网站有一个写着“注册”的按钮，企业假设将其改为“了解更多”可能会提高点击率。于是创建两个版本的网站，一部分访客看到“注册”，另一部分看到“了解更多”。一两周后分析哪个版本的点击率更高，如果“了解更多”的点击率在统计上显著更高，公司就会将该信息推广到所有访客。

2.2 机制分析

机制分析与基础科学研究和开发的关联更大，而与BI的关联相对较小，更多使用“建模”而非“分析”这个术语。机制建模和分析代表着对系统的深入理解，这需要通过多年对稳定系统进行大量受控实验来实现，因此通常出现在制药和工程等行业的研发部门，而非大多数企业中。

3. 指标设计

3.1 指标设计的重要性

选择合适的指标来跟踪和分析数据至关重要。这些指标就像一个透镜，让高管、员工和投资者了解业务情况。如果指标不佳，存在偏差、间接或不能反映领导层的目标和战略，企业可能会朝着错误的方向优化，最终导致失败。因此，指标设计和选择是BI的关键职责。

3.2 指标类型

BI中的指标包括简单指标