大數據和業(yè)務分析或許并未實現無處不在，但它們正在朝著這個方向飛速發(fā)展。

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據業(yè)務技術咨詢公司Wikibon的信息，在過去數年間大數據總收入已呈指數級增長，且到2017年將達到500億美元。Forbes引用了一份2015年的Capgemini全球研究報告，該研報預測未來三年在大數據投資上會有56%的增長。而Computer Science Corp.估計到2020年總的數據生產量會是2009年的44倍。

數據分析有數據協同工作的分析增長同樣迅速。但分析的方法有很多種，其中描述性和預測性的品種是大和最有用的。然而，描述性的方法要比預測性的方法更企業(yè)歡迎。

如今，90%的企業(yè)在使用某種形式的描述性分析，它包括的方法有挖掘歷史數據和提取實時流的有用因素來對數據進行詮釋。描述性數據分析采用這些方法，包括社交分析，生產量和分配指標，以及操作結果和變化過程之間的相互關系。

掌握描述性數據分析 讓預測分析錦上添花

預測分析涉及到用大數據進行預測，遠比BI分析產生的簡單趨勢更有效。它可以讓企業(yè)制定復雜的假設分析場景，為未來性能創(chuàng)建精確模型，識別那些并不明顯的相關性和執(zhí)行更為徹底的根源分析。有了這些功能，企業(yè)就能預測客戶行為，預測邏輯失敗，預計采購模式中的變化并能做出更為準確的信貸/采購決策。

描述性數據分析被認為是非常簡單的，因為可以用集成在大多數數據庫中的標準聚合函數和基本高中數學知識來實現。相比之下，預測性分析需要很強的統(tǒng)計信息，大學級別的數學知識(線性回歸等)和專業(yè)軟件。大多數企業(yè)擁有內部資源來進行描述性分析，而預測性分析需要招募專家并且需要頻繁購買新系統(tǒng)。

然而，描述性和預測性分析的差別并不像表面上看起來那么巨大。盡管問題不同，但收集兩種方法所產生的結果數據的唯一目的就是回答問題。對于描述性數據來說，它解決的是“發(fā)生了什么”，而預測性數據則是“接下來會發(fā)生什么”。

一家扎實掌握了描述性分析的企業(yè)是很有希望擁有預測性分析的。原因很簡單：例如，對眾多單位或個人中某一個的行為或性能進行預測，這種預測通常是細粒度的，“這個人會買什么?”“該客戶有信用風險么?”描述性數據分析創(chuàng)建了引導精確預測分析的規(guī)則和條件。不具備前者的情況下，你是無法擁有后者的。有了構建良好的描述性模型，預測性模型就變得非常容易了。

描述性模型需要大量數據并為那些數據使用精心制定的分類規(guī)則來將很多單位和個人組成有用的分組。描述性模型將數據壓縮成要素，這些要素能識別人們或是過程的某些特性，而這些人和過程是由預測模型來進行評估的。

描述性分析通常是語境自由的，它與其他數據是沒有關系的，而預測分析則是完全語境相關的。了解一名客戶正在做的事情對準確評估該客戶的潛在需求是極大的助力。有著相似屬性和購物模式的客戶，如果他們購物的語境改變，那他們對比起來也可能大相徑庭。例如，青少年在離家去上大學的時候會買不同數量的衣服。當語境通過預測性分析歸為要素，則結果便是非常完善的預測。

決策加倍

描述性數據分析是擁有預測性建模能力的第一步，這是一個企業(yè)轉換組合。將這兩種方法進行結合的結果取決于創(chuàng)建決策模型的能力。

決策模型包含所有要產生可操作決策的必要信息，而這些信息來自于描述性模型和預測的輸出以及以往的決策。通過啟用優(yōu)化，提高了決策制定的準確性和效率，而這里的優(yōu)化是根據分析的成功實現來調整流程和體制行為的能力。

該決策模型引出了下一個層次——預測性分析，這是一個用于從選項中選擇有效行動的方法。關鍵在于分析的分支是不會孤立存在的;每個方法都為后來者提供原料并為流程添加新的復雜性和功能。

最終目標不僅僅是要像實現一個新流程或工具一樣來看待分析，而是要在企業(yè)永恒成長和改變的道路上成為企業(yè)發(fā)展重要的步驟。

文章標題：掌握描述性數據分析讓預測分析錦上添花
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