【CDA】数据信息与商业智能

此文为学习数据分析A+课程后的第5篇内容输出。仅供参考，如有必要请购买相关课程。

商业智能的核心是把数据用起来，对它进行拆解的话，所谓“商业”就是对数据的理解，而“智能”则是数据分析或挖掘。

我们的学习模式变迁也充分说明了数据的重要性，数据作为经验和知识的纽带，它储存了经验，转化成为知识，反过来知识对于一个人一开始是一种可直接学到的东西，然而一旦学会又回转变成经验。

商业智能即数据的理解和挖掘，可以解决一类问题，是一种普适系统。它能形成总结、理解、寻找原因、解决问题、形成计划以及创新。和我们的学习模式如出一辙。

不同类型的公司适合的商业智能分析的方式不同，中小企业适合小数据分析，只关注关键指标和结果。互联网类拥有全量数据的公司，适合大数据分析。

大数据分析和小数据分析的差别在于：

1.全量和部分的差别

2.实时和滞后/超前的差别

3.动态和静态的差别

无论哪一种分析方式，操作起来都需要准备数据、需求评估、数据展示。

数据分析，不仅可以帮助企业营销目标客户，而且可以帮助我们自己做出一些购物方面的判断。

它的价值在分析中充分体现，如避免我们的主管谬误、提高判断的效率，在实际应用中总结出来规律性的结果更便于推广和迭代。

想要逐步搞明白智能分析是如何，还需要持续的学习。积累更多自我理解数据信息处理数据信息的能力，不断挖掘内涵，让它指导于公司的业务发展和自己的生活。

对我最大的帮助莫过于澄清了大数据和小数据分别的价值，形成了我对数据分析的定位，理解自己每天到底是在做什么样的分析，但要吃透，还需要持续学习。