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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
商業(yè)數(shù)據(jù)分析包含的內(nèi)容非常廣泛，可能是一份簡單的銷售報(bào)表，也可能是先進(jìn)的自動化推薦系統(tǒng)，總體來講，商業(yè)數(shù)據(jù)分析囊括三大類技術(shù)，分別是描述性分析、預(yù)測性分析和指導(dǎo)性分析。
描述性分析是用于描述已經(jīng)發(fā)生過的事情的一系列數(shù)據(jù)分析方法，比如數(shù)據(jù)查詢，報(bào)表，描述性統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)可視化儀表盤，部分?jǐn)?shù)據(jù)特征挖掘技術(shù)等。
數(shù)據(jù)查詢是指從數(shù)據(jù)庫中查找特征信息，商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，例如工廠要從數(shù)據(jù)庫里面查詢進(jìn)貨的材料，加工的成品數(shù)量，以及出貨的貨運(yùn)清單。
這些數(shù)據(jù)就包含了工廠運(yùn)營中產(chǎn)生的描述性信息，包括出貨次數(shù)、出貨量、日期等等。對于這些歷史數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果，可以通過描述性的統(tǒng)計(jì)分析 —— 比如最常見的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，以及數(shù)據(jù)可視化工具——直方圖、趨勢圖、地圖等來表達(dá)，這些基礎(chǔ)的描述性統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的運(yùn)用，有助于業(yè)務(wù)人員從大量數(shù)據(jù)中找到簡單的特征和關(guān)系。
上圖是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)儀表盤，我們從上圖可以看到，數(shù)據(jù)儀表盤上有一系列的表格、圖形、地圖、匯總統(tǒng)計(jì)量、分類統(tǒng)計(jì)量，而這些信息可以隨著數(shù)據(jù)的更新而更新，實(shí)時(shí)的顯示使用者關(guān)注的問題。數(shù)據(jù)儀表盤可以幫助企業(yè)的管理人員、業(yè)務(wù)人員，監(jiān)察企業(yè)特定方面與管理決策責(zé)任有關(guān)的表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)儀表盤是企業(yè)以及政府機(jī)構(gòu)中最常用的可視化工具，在國內(nèi)通常稱為BI（Bussiness intelligent，商業(yè)智能）儀表盤，通常包含以下功能：
數(shù)據(jù)收集：從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)，包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫、ERP系統(tǒng)和外部的數(shù)據(jù)源（如社交媒體、市場研究公司和政府?dāng)?shù)據(jù)）。
數(shù)據(jù)存儲：將收集的數(shù)據(jù)存儲在服務(wù)器中，方便企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和查詢。
數(shù)據(jù)可視化：可設(shè)置多層次維度來查詢、匯總數(shù)據(jù)，并使用圖表進(jìn)行呈現(xiàn)可視化報(bào)告。
報(bào)告生成：可以根據(jù)企業(yè)的需求生成各種類型的報(bào)告，包括實(shí)時(shí)報(bào)告、定期報(bào)告和自定義報(bào)告。
從上述功能我們可以看到，要完成數(shù)據(jù)儀表盤的部署不是單一軟件完成的，企業(yè)需要做整體的數(shù)據(jù)治理，設(shè)置埋點(diǎn)，收集業(yè)務(wù)流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，使用專用服務(wù)器進(jìn)行存儲和查詢，最終才能實(shí)現(xiàn)上面看到的BI儀表盤。
目前國內(nèi)的BI儀表盤實(shí)現(xiàn)的是商業(yè)數(shù)據(jù)分析里面描述性分析的功能，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總和可視化轉(zhuǎn)換后，分析和決策仍然是交由業(yè)務(wù)人員和管理層觀察判斷，更多的是解決了“找到數(shù)據(jù)”的問題，距離數(shù)據(jù)驅(qū)動決策仍有一定的差距。
預(yù)測性分析是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，對未來的情況進(jìn)行預(yù)測，或者用來分析各種因素（變量）之間的相互作用關(guān)系、因果關(guān)系等。比如企業(yè)可以利用過去的銷售數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，對未來的銷售和市場情況進(jìn)行預(yù)測，從而分析產(chǎn)品銷售的長期趨勢、季節(jié)性變化等等，對企業(yè)的進(jìn)貨、銷售管理等決策提供依據(jù)。比如生產(chǎn)包裝食品的企業(yè)，可以利用網(wǎng)店歷史銷售數(shù)據(jù)，估計(jì)優(yōu)惠卷或者打折所帶來銷售量的提升效果，在雙十一這種大促節(jié)日前進(jìn)行備貨。又比如品牌企業(yè)推出新品，可以分析客戶過去的購買行為以及進(jìn)行市場調(diào)查，預(yù)測新品的銷量和市場份額。
相對于描述性分析，預(yù)測性分析需要使用較為深奧復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析方法，例如線性回歸分析、時(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘、模擬分析、風(fēng)險(xiǎn)回歸分析等等。目前預(yù)測性分析有兩大主流的分析方法，分別是統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)常用來做預(yù)測性數(shù)量解析分析，可以幫助分析員從大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律和模式。比如大型連鎖超市要做一個(gè)針對性的市場營銷活動，對庫存薯片進(jìn)行清貨，通過積累下來的POS機(jī)消費(fèi)數(shù)據(jù)和會員信息，超市可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，預(yù)測顧客是否更有可能在購買啤酒或者其他軟飲料的時(shí)候捆綁購買打折薯片，從而實(shí)現(xiàn)清理庫存并提高收益。
一般而言數(shù)據(jù)挖掘要求企業(yè)有大量的原始數(shù)據(jù)可供分析，這些數(shù)據(jù)的要成千上萬，可以說不設(shè)上限，才能提高預(yù)測精度。
統(tǒng)計(jì)分析的目標(biāo)其實(shí)跟數(shù)據(jù)挖掘一致，都是通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，描述數(shù)據(jù)的基本特征和規(guī)律，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和建模。不同的是統(tǒng)計(jì)分析適用于較小量級的數(shù)據(jù)，比如只有數(shù)十到幾百個(gè)樣本，統(tǒng)計(jì)分析會有更高的準(zhǔn)確率。而且統(tǒng)計(jì)分析有一個(gè)比較大的優(yōu)勢是模型的可解釋性強(qiáng)，因?yàn)橛绊懸蛩兀ㄗ兞浚┦怯蓸I(yè)務(wù)人員定義的，在建立模型后可以更容易的解讀模型結(jié)果。
指導(dǎo)性分析有別于描述性分析和預(yù)測性分析，目的是通過數(shù)據(jù)分析找到實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)的最優(yōu)方法。例如航空業(yè)采用的收益管理就是很典型的一個(gè)指導(dǎo)性分析的案例。航空公司的機(jī)票銷售系統(tǒng)會記錄過去所有航班的機(jī)票銷售信息，例如機(jī)票價(jià)格、上座率、銷售時(shí)間等，建立最優(yōu)收入模型。所以消費(fèi)者可以看到即使是同一個(gè)航班，在不同時(shí)間購買也會有不同的價(jià)格，而且不同航空公司同一條航線的價(jià)格也有很大差異（機(jī)型和服務(wù)相近的航班），反映了不同航空公司的最優(yōu)模型不同。
指導(dǎo)性分析在各個(gè)不同行業(yè)和領(lǐng)域都有應(yīng)用，以下有三個(gè)簡單的案例：
金融領(lǐng)域的資產(chǎn)配置組合模型
資產(chǎn)配置組合模型利用不同類型資產(chǎn)的歷史投資回報(bào)收據(jù)，建立在不同的風(fēng)險(xiǎn)水平上的最高收益投資組合。
運(yùn)營管理領(lǐng)域的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型
供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型會根據(jù)客戶的業(yè)務(wù)場景需求，找到生產(chǎn)建設(shè)、原材料供應(yīng)、物流運(yùn)輸各個(gè)方面綜合成本最小化的工廠位置，以及效率最高的分銷中心的位置。
零售業(yè)領(lǐng)域的降價(jià)模型
零售業(yè)領(lǐng)域的降價(jià)模型是基于歷史數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)品在不同折扣水平的可能銷售量，從而找到在產(chǎn)品生命周期內(nèi)將收入最大化的折扣方案，以及商品如果不能按照原計(jì)劃賣出時(shí)推出折扣的時(shí)間。蘋果公司在這方面可以說是降價(jià)模型和庫存管理方面的頂尖企業(yè)，在折扣并不高的情況，2～3代以前的產(chǎn)品仍有不俗的銷量，在講究產(chǎn)品和技術(shù)創(chuàng)新的科技企業(yè)領(lǐng)域可謂是獨(dú)一檔的存在。
在指導(dǎo)性分析中還有一種模擬優(yōu)化分析技術(shù)（方法），其綜合利用概率統(tǒng)計(jì)理論，針對不確定現(xiàn)象建立分析模型，在復(fù)雜和高度不確定的情境下找出最優(yōu)決策。
可以說指導(dǎo)性分析是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的高階應(yīng)用，旨在幫助決策者制定最優(yōu)策略，尤其是決策者面對多種選擇以及一系列風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)候。指導(dǎo)性分析往往需要融合描述性分析，預(yù)測性分析，以及效用理論，規(guī)劃求解等等，要求分析人員不僅在要懂業(yè)務(wù)，而且在數(shù)學(xué)上也有較強(qiáng)的能力，充分考慮企業(yè)決策中對風(fēng)險(xiǎn)、損失和資源投入等因素的權(quán)衡，對決策因素和結(jié)果建立模型，賦予每個(gè)決策后果相對應(yīng)的值，才能找到最優(yōu)決策。
企業(yè)決策存在的困難和挑戰(zhàn)有哪些？
首先問題就是不確定性，如果事先知道市場對產(chǎn)品的需求量，就很容易制定生產(chǎn)計(jì)劃和安排生產(chǎn)活動。如果事先知道項(xiàng)目計(jì)劃每個(gè)步驟需要投入的資源和時(shí)間節(jié)點(diǎn)，就能很好的做好項(xiàng)目成本管理和完工時(shí)間。如果知道股票市場的波動，那么投資就會變得簡單。
另一個(gè)使得決策困難的原因是決策者往往面對不計(jì)其數(shù)的備選方案，或者說影響決策結(jié)果的因素是由多個(gè)變量的不同選擇所組成的。比如要找到最優(yōu)的投資組合，市面上有數(shù)千只股票、貸款以及基金可供選擇；航司想要找到最優(yōu)的機(jī)票定價(jià)方案，但價(jià)格和銷量有無數(shù)個(gè)可能的組合（航司要管理數(shù)十上百條航線）。上述種種情況，即使是業(yè)內(nèi)最資深的從業(yè)者憑借個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)，也未必能作出最優(yōu)的決策。
所以企業(yè)需要綜合運(yùn)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析所包含的方法和工具，從數(shù)據(jù)中獲得特征、關(guān)系和更多只是，提高對歷史和現(xiàn)在情形的理解能力（描述性分析），對未來預(yù)測的準(zhǔn)確性（預(yù)測性分析），以及計(jì)劃能力（指導(dǎo)性分析），幫助企業(yè)中的決策者量化風(fēng)險(xiǎn)，平衡資源，使用最優(yōu)決策來實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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