数据分析:从传统技术到现代技术的转变

数据分析是一种业务流程，分析师使用它来识别大型数据集中的模式和趋势。数据分析的目标是将原始数据转化为有用的信息。数据可以从多个来源收集，包括传感器、数据库、辅助系统和社交媒体网站。

据一些消息来源称，“数据分析”一词首次出现在20世纪90年代中期。分析是计算机科学、经济学和统计学的一个重要方面;它还为许多系统提供信息基础，如预报(如天气预报)、预测模型(如谷歌的PageRank算法)、信用评分模型(如FICO)或社会生物学和进化心理学中的选型交配分析(如EEA)。

数据分析被广泛应用于各行各业，包括银行、保险公司、软件行业、电信或生物技术行业。术语“数据挖掘”有时被用作数据分析的同义词。从更广泛的意义上讲，数据挖掘可以指从大量数据或数据源中自动提取知识的活动。

传统的数据挖掘主要涉及基于文本的数据源，通常采用基于图论和网络理论的统计方法。然而，其他类型的信息(如图像、视频和富媒体)也越来越多地使用神经网络(即人工智能)、模式识别算法等新型工具进行分析。

随着数据分析的概念逐渐流行起来，企业意识到这不仅仅是拥有更多的数据来处理。公司需要一种新的方法来分析和管理他们已经积累的信息，以获得见解和建议。

在本文中，我们将探讨为什么数据分析是企业管理业务的彻底转变，并回顾最常用的用例，然后概述2021年及以后的市场趋势。

在任何行业，无论是零售、医疗保健还是金融，很大一部分决策都依赖于从在线渠道或实体店收集的客户和用户数据中获得的见解。随着消费者越来越多地接受移动应用程序和服务，为了更好地利用客户数据进行营销或业务决策，企业迅速部署此类解决方案已成为必要。

然而，在管理客户数据时，公司通常会面临一些挑战，包括非结构化的业务信息和缺乏标准化。数据分析为这些问题提供了一个很有前途的解决方案，它提供了一套标准化的工具，用于分析大量数据并从中提取重要的见解。

数据分析的顶级使用案例

欺诈检测

主要的好处是数据分析是发现大量数据中隐藏模式的能力。这使得公司能够更有效、更准确地发现欺诈行为，从而减少了企业的损失，也减少了客户的压力和时间浪费。例如，数据分析可以帮助检测具有欺诈性的保险索赔，并确保真正的索赔人不受这些索赔的影响。公司还可以使用数据分析工具来检测信用卡欺诈，防止处理信用卡支付的企业遭受财务损失。

客户忠诚度

数据分析可以帮助公司确定他们的产品和服务满足客户需求的程度。这可以通过确定客户的购买模式或分析其他相关数据来实现。可以对数据进行大规模分析，以确定数据中的趋势和模式，从而洞察产品可能出现的问题，从而允许公司纠正他们可能存在的任何问题。例如，客户忠诚度计划(如航空里程计划)可以分析客户在不同购买行为中积累的积分，以确定这些积分对客户对特定购买行为的决定有什么影响。