6、商业分析与数据挖掘：从概念到实践

商业分析与数据挖掘：从概念到实践

1. 商业分析与数据挖掘概述

1.1 商业分析的定义与应用

商业分析（BA）是将定量数据应用于决策的实践与艺术。不同组织对其理解各异。例如，一家英国小报通过测试网页图片来确定哪种图片能带来更多点击量，这在该公司被视为分析；而《华盛顿邮报》则利用读者的时间、地点和订阅信息，精准投放广告。

商业分析涵盖了从简单的数据计数、规则检查到复杂的统计模型和数据挖掘算法等多种数据处理方法。它不仅包括用于理解“发生了什么”的数据可视化和报告（商业智能，BI），还包括用于探索数据、量化关系和预测新记录的复杂分析方法。例如，回归模型可用于描述广告与销售之间的“平均”关系，并预测新记录。

1.2 数据挖掘的概念与重要性

数据挖掘是超越计数、描述性技术、报告和基于业务规则的方法的商业分析手段。它主要聚焦于统计和机器学习方法，以实现自动化决策。预测是其重要组成部分，常针对个体层面。例如，为在线购物者推荐特定的广告或产品，或者将客户聚类成不同的“角色”并分配新客户。

在大数据时代，数据挖掘的重要性愈发凸显。其强大的自动化能力使其能够处理海量数据并提取价值。

1.3 数据挖掘相关术语

数据挖掘领域存在诸多术语，不同人群对其定义可能存在差异。例如，“数据挖掘”在公众眼中可能是挖掘大量数据以寻找有趣信息的过程，但在专业领域，它有更明确的定义。

数据挖掘融合了统计学和机器学习（人工智能）的方法。统计学方法注重从样本到总体的推断，而机器学习方法则更侧重于直接从数据中学习局部模式。例如，线性回归是一种统计模型，而 k - 最近邻算法则属于机器学习算法。 <