商业分析、数据分析、数据科学关系简介

作者:会飞的火凤凰 时间:2019-06-21 16:48:58 阅读次数:

对于刚刚开始学习数据分析的小伙伴来讲,经常会面对这样的困扰:一堆高大上的专业名词,商业分析,人工智能,深度学习,机器学习,数据分析等等等等,还没入门就已经快被绕晕了。

为了方便大家更好的理解这些概念,本节主要介绍三个基本概念。商业分析、数据分析、数据科学,通过图片一步步帮助大家来理清三者之间的关系。后续会在此基础上将商业智能、机器学习和人工智能等概念依次纳入到该框架体系中,先提前预告一下。

首先我们先了解一下什么叫商业分析(Business Analytics)。商业分析其实是一个由来已久的概念,广义上讲跟商业活动相关的分析均可以称为商业分析,比如工商管理课程里面的经典案例分析、SWOT分析等都属于商业分析的一部分。只不过近些年来随着大数据的盛行,在提及商业分析的时候更多强调从数据分析出发来辅助商业决策,因此好多商业分析的岗位描述越来越接近数据分析。

这里我们依然从广义上的商业分析概念出发,其内容主要包括:案例分析,定性分析,初步的数据报告,报告可视化,制作数据仪表盘,销售预测等。

由商业分析涉及的内容可见,并不是所有的商业分析都跟数据有关,有些商业分析行为是由数据驱动的,而有些分析却相对主观或是由经验驱动,比如案例分析和定性分析。

现在我们将数据的概念纳入进来,将涉及数据分析的活动提取出来,就会发现商业分析与数据分析之间存在交叉重叠的部分。

在数据分析过程中,有些分析是基于以往的数据,旨在对过去的数据进行描述和解释,而有些分析主要目的在于对未来的预测。近些年来数据分析分析的预测功能越来越受重视,因此我们引入时间这一维度,左侧关注的是对过去的描述,称之为“Date Analysis“,右侧关注的是对未来的预测,称之为”Date Analytics“。

在增加了时间维度之后,我们再来看商业分析中的各项活动。案例分析是对企业成功与否的经验分析,是对过去事实的描述,其属于“Business Analysis”因此我们继续将其保留在左侧,而定性分析有些涉及对未来商业模式成功与否的探讨,我们把它移到右侧,属于“Business Analytics”。同样涉及数据分析的部分,仅有销售预测是关于未来的,因此把它移到右侧。下面就是我们纳入时间维度之后的商业分析和数据分析了。

到目前我们了解了商业分析和数据分析的关系,下面我们再来看一下数据科学与二者的关系。

数据科学与前两者相比要复杂抽象的多。简单来讲就是使用复杂的数学、统计学和编程工具对数据进行处理,让数据变得有用的学科。从范畴上来讲,它是包含于数据分析中。数据科学完全依赖于数据的可获取性,因此商业分析中不涉及数据的活动自然不属于数据科学范畴。

那么有哪些领域是属于数据科学而不属于数据分析的,哪些是属于数据分析而不属于商业分析的。我们知道数据科学可基于日常操作中提取的数据进行分析,提升预测的准确性,比如钻井作业的优化就属于数据科学领域。另一项属于数据分析而不属于数据科学的领域是数字信号处理。

好了,今天商业分析、数据分析、数据科学的概念就简单介绍到这里,欢迎各位拍砖。



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