什么是业务分析？
业务分析是数据管理解决方案和业务智能子集，是指使用诸如数据挖掘，预测分析和统计分析之类的方法，以便将数据分析并将其转换为有用的信息，识别并预测趋势和结果，并最终使更智能，数据驱动的业务决策。
典型的业务分析仪表板的主要组件包括：
数据汇总：在分析之前，必须先通过自愿数据或交易记录收集，组织和过滤数据
数据挖掘：用于业务分析的数据挖掘使用数据库，统计数据和机器学习对大型数据集进行分类，以识别趋势并建立关系
关联和顺序标识：与其他动作关联或顺序执行的可预测动作的标识
文本挖掘：探索和组织大型的非结构化文本数据集，以进行定性和定量分析
预测：分析特定时期的历史数据，以便做出明智的估计，以预测未来的事件或行为
预测分析：预测业务分析使用各种统计技术来创建预测模型，该模型从数据集中提取信息，识别模式并为一系列组织成果提供预测分数
优化：一旦确定趋势并做出预测，企业就可以使用模拟技术来测试最佳情况
数据可视化：提供可视化表示形式，例如图表和图形，可轻松快速地进行数据分析
业务分析的本质通常分为以下两种：描述性分析，即分析历史数据以确定单位如何响应一组变量；预测分析，它查看历史数据以确定特定未来结果的可能性；或说明性分析，将描述性分析过程（可提供对发生的情况的洞察力）和预测性分析过程（可对可能发生的情况的洞察力）提供洞察力，并提供一个使用户可以预测将要发生的情况，何时会发生的过程的组合；以及为什么会发生。
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一些业务分析示例包括医疗保健行业中的临床信息系统的运营和管理，跟踪玩家的支出以及在赌场中保留员工的发展，以及通过监控高峰顾客营业时间并确定何时应该购买某些食品来简化快餐店。根据组装时间准备。
开发了现代，高质量的业务分析软件解决方案和平台，以摄取和处理业务遇到的巨大数据集，并可以利用这些数据集来实现最佳业务运营。
业务分析与数据分析
数据分析是一个广义的笼统术语，指的是分析原始数据的科学，以便将数据转换为有用的信息，从而可以揭示趋势和指标。虽然业务分析和数据分析都旨在提高运营效率，但业务分析专门针对业务用途，并且数据分析具有更广泛的关注点-商业智能和报告以及在线分析处理（OLAP）都属于数据分析框架。
数据科学家，数据分析师和数据工程师在数据分析过程中一起工作，以收集，集成和准备用于开发，测试和修订分析模型的数据，从而确保准确的结果。用于业务目的的数据分析的特点是，它专注于特定的业务运营问题。
业务分析与数据科学
数据科学是一个多学科领域，使用科学的系统，方法和算法来研究结构化和非结构化数据，以确定信息的来源，含义以及如何将其转化为信息技术发展中的宝贵资源。策略。
录达留学编辑部
数据科学结合了数据分析，统计，机器学习和相关方法，以管理和理解与信息技术的兴起相关的数据泛滥。数据科学家的任务是以描述其在数据驱动的决策中的实际价值的方式呈现数字信息。但是，他们通常不像商业分析师在寻求商业分析见解时那样努力解决特定问题。