什么是高级分析？
高级分析采用预测建模、统计方法、机器学习和流程自动化技术，结合传统商业智能 (BI) 工具的能力来分析数据或业务信息。它利用囊括成熟分析方法的 数据科学来预测未来趋势以及潜在事件的可能性。基础 BI 和分析可以提供业务简介，而高级分析则可以预测未来的趋势或结果，加深对业务的了解。高级分析提供了更广泛的功能来应对传统BI 无法解决的挑战，为未来做出更有力的战略决策。
作为一门学科，高级分析涵盖并扩展了预测性和规范性分析。具有预测建模功能的分析软件通常包括统计分析功能，为用户提供内置用户体验。这些功能可能包括计算列、在可视化图表中插入表达式以及其他高级统计功能。公司可以使用高级分析，将其嵌入使用便捷的用户界面，用于创建预测模型，将预测模型应用于业务。
高级分析的价值在于什么？
高级分析让企业能够运转数据资产并从中获得更多价值。它可以使用预测分析或推荐引擎。它代表了许多企业从其数据中提取价值的潜在方法，无论是存储在数据仓库中的数据，还是业务运营生成的实时数据。使用高级分析工具的企业能够依赖知识发现，通报未来事件的可能性，从而有更大的信心实现可重复的业务成果。高级分析解决了传统BI 报告无法解决的更复杂的业务问题。
高级分析经常使用数据挖掘、机器学习、数据可视化、情感分析、网络和聚类分析、预测、模式匹配、复杂事件处理等技术。所有或部分技术都可用于探索公司数据以及对其建模，提供可行性见解，提升业务。
哪些属于高级分析技术或功能？
高级分析包括以下功能：
- 预测分析 ：根据历史数据，使用统计建模（回归模型）和机器学习 (ML) 技术对未来业务成果进行预测的数据分析方法。
- 聚类：数据聚类是根据组中事物之间的相似性将事物归纳分组的过程。
- 计算：高级分析中可以使用各类计算工具，例如可视化聚合、表达式等。
- 统计功能：为了执行高级分析，必须具备统计功能，包括聚类、箱形图、比较圆圈以及类别变量之间的关系（卡方值）。
- 机器学习：机器学习算法从数据中学习，生成详细的模型，该模型可以识别复杂的模式并进行高度准确的预测。它们非常适合微细分、个性化、复杂流程的根本原因分析、欺诈检测和客户流失等使用案例。
高级分析现在为何如此重要？
虽然传统的 BI 工具对于大多数公司来说已经足够了，但高管现在正转向启用高级分析，期待 BI 投资获得更高的投资回报率 (ROI)。为什么？为什么高级分析吸引了这么多公司？
随着每天生成大量数据，企业正在寻找充分利用所有数据的新方法。高级分析可以帮助公司做到这一点。它使公司能够优化运营并进行创新，获得竞争优势。借助更好的客户分析、预测分析和统计建模，高级分析可帮助公司改善决策制定，并跟上竞争激烈、快速变化的市场的步伐。在传统分析和 BI 工具无法胜任的领域，高级分析可以帮助公司实现未来成功。
高级分析的优势
以下是组织能够获得成功的高级分析的主要优势，它们可以促成真正的业务价值：
- 预测未来：使用高级分析的组织可以快速采取行动，对未来的结果充满信心。它使组织能够做出数据驱动型决策，并深入了解市场趋势、客户偏好和关键业务活动。实施高级分析使企业能够更快地评估市场状况并先于竞争对手对变化做出反应，从而获得显著优势。
- 降低风险：借助高级分析的更准确预测，企业可以避免基于不准确的预测作出昂贵、有风险的决策。高级分析使企业能够全面了解业务、过去、现在和未来，从而更好地识别和管理风险。
- 预测并解决问题：高级分析可以帮助公司解决传统 BI 无法解决的挑战。它可以根据可能性规定行动，实现更好的业务成果。
高级分析的使用案例？
如果您的企业已经在使用传统 BI 工具，那么也可能从高级分析获益。高级分析可用于：
- 供应链优化：全球企业需要一个能够对市场状况变化（包括市场需求、客户偏好和成本波动）作出快速反应的供应链。高级分析有助于降低配送成本、尤其是对于制造业，避免延迟或机器故障以及简化流程。
- 营销分析：了解客户从未如此困难，在适当的时间以正确的方式向这些客户进行销售和营销可能是一项巨大的挑战。通过高级分析，公司可以创建个性化的销售和营销活动，减少低效策略的支出，发现追加销售和交叉销售机会，并改善客户体验。
- 风险分析：每家企业都在寻找降低未来风险的方法，但只有采用高级分析的企业才能实时管理大型数据集或甚至数据流，以识别风险模式。高级分析技术可用于检测付款和订单中的欺诈行为，甚至可以监控当前客户的声誉。
- 人力资源分析：员工满意度对业务绩效产生巨大影响，但大多数公司未能利用人力资源数据。高级分析可供人力资源部门用于减少员工流动率、招聘和雇佣相关的成本，并投资有效的奖励计划，以维持或提高员工满意度。
- 业务运营：传统的 BI 工具不够敏捷，无法实现卓越运营，无法对不断变化的市场条件作出反应，或根据对未来趋势的预测优化决策。高级分析使组织能够提高绩效和生产力，增加收入并更快地解决运营问题。
