数据分析可以给算法部门带来什么

‘壹’ 数据分析能给企业带来哪些成果

1.积极主动和预测需求
企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。 为此，企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望。
2.大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
3.缓冲风险减少欺诈
高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。
4.通过大数据能让企业有效激活用户
企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
5.个性化服务
公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

‘贰’ 数据分析的意义

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

‘叁’ 数据分析能给你的行业带来什么帮助

首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。

第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

第四，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。

这里以Python数据分析为例，看看它能给各行业各岗位从业人员带来什么帮助？

·运 营

写个爬虫代码，追踪查看竞争对手的商品信息。通过Python爬取用户网上的浏览信息、点击行为等，同时对数据进行清洗、分析和可视化，从而精确指导运营动作，制定高效的运营策略！

·财务

面对几十万条大数据，用Python完成庞大税务数据存储、统计与管理，做整体财务分析报表、支出预测，可大幅节约企业时间和人工成本！

‘肆’ 数据分析有什么作用

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：
在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题；另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。

‘伍’ 数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

‘陆’ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

‘柒’ 数据分析有什么作用

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：

在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题;另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。