数据分析的意义

1. 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。


下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。




2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。


3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，如数钥分析云，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。



4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。


下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

2. 哪些行业需要数据分析?

1、医疗行业
我们都知道，日常多做保健，可以帮助人们舒筋活血，有延年益寿的好处。但其实，医疗行业的发展，还是要归功于大数据在背后默默做出的支持。
随着大数据收集和处理能力的增强，我们已经能够通过健康追踪健康类器材所记录的数据，来追踪人们的健康情况。
2、物流行业
自从有了大数据分析，物流行业的发展，也步入了高歌猛进阶段。举个例子，你就能感受到了。
前几年双十一、双十二某宝、某东电商大促时，总是会出现物流爆仓的情况。不论是国内物流，还是跨境物流，都会因为货量暴增，导致物流周期非常就。平时3天就能解决的问题，到大促时，就会积压，有时候半个月、甚至1个月才能送到。而2020年双十一、双十二，快递量比往年更多，却因为菜鸟有了智能分拣系统很少听到有人抱怨快递慢了。
3、人脸识别行业
面部识别算法早在10年前，就已经开始初具规模了。但是，由于存在多种干扰性因素，例如动物、涂鸦、照片等，都影响着人脸识别技术的进一步发展。就连如今，我们也只能说这个行业趋于完善。
4、无人驾驶技术
早在很多年前，我们就将无人驾驶技术视作梦想，但自从有了海量的驾驶数据，近几年，无人驾驶汽车逐渐出现在了我们的视野中。
除了实时收集和处理数据的传感器(雷达，摄像机，GPS，超声传感器等)外，自动驾驶汽车还使用其他汽车的数据。它可以帮助他们建立最新的路线图，并通过所有这些数据源进行导航。据估计，一辆无人驾驶汽车每秒可产生近1 GB的数据，这相当于一年的PB数据，也相当于一辆汽车产生的数据。

3. 行业分析的意义是什么?

如果只进行企业分析，虽然可以知道某个企业的经营和财务状况，但不能知道其他同类企业的状况，无法通过比较知道企业在同行业中的位置。而这在充满着高度竞争的现代经济中是非常重要的。另外，行业所处生命周期的位置制约着或决定着企业的生存和发展。
例如：投资者在考虑新投资时，不能投资到那些快要没落和淘汰的“夕阳”行业。投资者在选择股票时，不能被眼前的景象所迷惑，而要分析和判断企业所属的行业是处于初创期、成长期，还是稳定期或是衰退期，绝对不能购买那些属于衰退期的行业股票。

介绍
行业分析旨在界定行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位，同时对不同的行业进行横向比较，为最终确定投资对象提供准确的行业背景。
行业分析的目的是挖掘最具投资潜力的行业，进而选出最具投资价值的上市公司。由此可见，只有进行行业分析，我们才能更加明确地知道某个行业的发展状况，以及它所处的行业生命周期的位置，并据此作出正确的投资决策。

4. 数据分析用于哪些行业

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹：
制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

5. 行业分析的意义是什么

行业分析的意义是什么？

您好，这里从行研岗位对于个人意义的角度出发进行探讨。

通常提到的行研指的是证券研究员、分析师等卖方研究员，主要是服务于投资，根据公司情况判断公司价值，给出买卖的建议。

而对应的买方研究员主要是指公募基金、私募基金、保险资管、券商资管、自营部门等投资条线的研究员，相比较而言，买方研究员的研究目的只是为公司的投资决策提供依据，而卖方研究员则主要是服务其他买方投资者。

除此之外，行业研究不止有证券研究员，还有很多的岗位，行研是一种岗位集合。比如说股权投资、咨询公司，政府研究机构、企业内部战略/咨询，互联网商业分析等等，本职工作都需要做行业研究，大量研究技能都相通。

行研分析师有明确的成长路径。刚开始接触行研的时候，一般会先从日报，周报做起，最后是深度分析报告。一篇公司快报通常半天到一天的时间可以搞定，而公司深度包括撰写、修改和定稿可能需要一星期左右的时间。撰写深度报告能够让你深入了解业务的具体运作过程，用亲身的经验积累起深刻的洞见，成为这个行业的垂直专家。

以券商行研分析师为例，其日常工作通常包含：查找行业数据，关注重点新闻以及上指、深指、创业板和行业重点公司涨跌幅，每天按时发日报，推荐股票并点评，周末更新行业数据库然后撰写一周观点。期间也会要求进行企业财务预测，对最新的财务业绩进行分析、点评。

可以看出，做行研工作强度很大，知识密度很高，也正因如此，在同样的工作时间里，这些人往往能在知识的广度上成长地更快。当你持续学习、研究和思考不同行业的核心问题，你的思路和视野会逐渐变得开阔，并与他人拉开差距。

6. 行业分析数据来源

他们的数据这里都有，而且之比他们多

7. 数据分析作用意义

数据分析目的1：分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

数据分析目的2：预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

数据分析目的3：关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

数据分析目的4：预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据分析目标5：数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据分析目的6：数据探索和可视化

数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

数据分析的意义（功能）

数据分析的意义（作用）1：告诉你过去发生了什么

首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。

其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。

现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。

数据分析的意义（作用）2：告诉你为什么这些现状会发生

在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

数据分析的意义（作用）3：告诉你未来会发生什么

了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。

预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。

8. 企业业务数据分析有什么意义?

数据分析有什么价值