1、商业分析与数据挖掘：从基础到实践

商业分析与数据挖掘：从基础到实践

1. 商业分析与数据挖掘的兴起

在过去的几十年里，统计学领域经历了巨大的变革。从20世纪后半叶成为备受尊敬的学术学科，到20世纪90年代随着新的海量数据源的涌现而迅速发展。起初，统计学的应用主要集中在生物学领域，特别是人类基因组测序产生的遗传学数据。然而，在过去的十年中，商业领域的数据可用性急剧增加，对商业相关统计应用的兴趣也相应增长。

如今，商业分析已成为一个热门领域。以教育为例，十年前一门新的统计学习选修课能吸引满班的MBA学生就让同事们感到惊讶，而现在，学校提供的商业分析硕士课程成为了最大的专业硕士项目，申请量可与MBA项目相媲美。这一需求的增长源于一个简单而不可否认的事实：商业分析解决方案在多个维度和众多场景中显著且可衡量地提升了商业绩效，因此对具备相关技能的人才需求巨大。

2. 核心概念解析

2.1 商业分析与数据挖掘的定义

• 商业分析 ：是指利用数据和统计方法来解决商业问题、支持决策制定并提升业务绩效的过程。它涵盖了从传统的线性和逻辑回归等方法，到现代的神经网络、集成学习等技术，还包括社交网络分析和文本挖掘等更具商业针对性的程序。
• 数据挖掘 ：是商业分析中的一个重要环节，旨在从大量数据中发现潜在的模式、关系和知识。它涉及分类、预测、关联规则挖掘等多种技术。

2.2 相关术语解释

• 大数据 ：指的是规模巨大、类型多样、产生速度快的数据集合。这些数据来自企业系统、社交媒体、移