推动商业决策 在我们日益互联的社会中，我们每天产生超过 3.28 亿 TB 的数据。全球 90% 以上的数据是在过去两年内产生的，这一事实更加引人注目。1虽然企业几十年来一直根据统计数据做出决策，但这些使用复杂机器学习技术挖掘的大量非结构化数据使企业能够发现原本会被忽视的趋势。
例如，作为扩大数据科学应用的一部分，Chick-fil-A 结合使用 3D 摄像头、数据分析和边缘计算来构建物联网 (IoT) 平台，以确保其热食保持新鲜。当员工出于安全原因应丢弃食物时，它会自动提醒员工。2
继续阅读以了解更多有关公司如何将数据驱动的决策纳入商业战略的信息。
什么是数据科学？
与前几年的数据分析不同，现代数据 马耳他 whatsapp 数据 科学 可以获取最细微的消费者行为。YouTube 不仅可以判断观众是否停止观看视频，还可以判断他们何时离开。3数据科学使用数学、统计学、计算机编程、高级分析、人工智能和机器学习将原始数据（例如观众观看视频的时间）转化为可操作的见解，例如关于如何让观众观看更长时间的市场研究。4
可用数据的指数级增长使数据科学成为所有行业中增长最快的领域之一。各种规模的企业都依赖数据科学家来解释数据并推荐流程以改善结果。5
预测分析
在制定商业战略时，预测未来结 想通过尝试的方式看 果具有极大的价值。根据历史数据预测未来并不是一个新概念。1689 年，劳埃德公司利用过去航行的数据来估计新航程的风险。6
如今，现代数据科学拥有机器学习和统计建模 推动商业决策 等工具，这些工具已将这一过程改进得更加准确和可靠。统计建模创建数学结构来表示一组数据。这些模型捕捉数据之间的关系，从而允许根据输入变量进行预测。7以下是企业使用的预测分析模型的一些类型：
预测模型
预测模型根据过去的数据预测未来事件。它类似于劳埃德公司预测船舶是否安全到达目的地或迷失在海上的方法，只是技术要先进得多。预测模型可以帮助企业：8
更有效地利用资源预测未来
销售有效地安排新服务的推出时间估计经常性成本
分类模型
分类模型是一种监督式机 购买电子邮件列表 器学习模型，可对数据进行分类并描述给定数据集内的关系。分类模型的最佳用途之一是回答二元问题。
企业经常使用分类模型来检测欺诈行为并评估信用风险。例如，他们会问“这笔交易对这个客户来说是否标准？”和“这个申请人是否可能拖欠贷款？” 9
异常值模型
离群值分析侧重于在数据集中查找异常条目，无论是单独出现还是作为类别的一部分出现。离群值模型可以提供比分类模型更多的背景信息，而分类模型最适合回答二元问题。
例如，在用于欺诈检测时，异常值模型可以考虑位置、时间和交易金额等变量。它可以使用这些数据来确定客户家乡的 100 美元交易比外国的 100 美元交易更不可能是欺诈交易。10
商业智能
商业智能使用数据分析来回答问题，以帮助组织实现其目标。商业智能的主要目的是提供公司集体数据的全面视图并呈现它。因此，利益相关者可以利用它来提高绩效。11
商业智能方法
商业智能方法涵盖用于收集、分析和呈现商业信息 推动商业决策 的所有技术、应用程序、策略和实践。数据科学过程包括以下步骤：12
理解并界定业务问题收集相关数据清理数据以删除不相关、重复或错误的数据探索数据以获取趋势和见解构建和部署模型通过可操作的步骤传达你的结果
数据可视化
大多数非技术人员很难理解原始形式的数学公式和统计模型。数据可视化是数据的图形表示，可以更轻松地理解数据中的模式、趋势和异常值。
图表、图形、地图和其他数据可视化方法使数据科学家能够轻松地将他们的结果传达给业务利益相关者。
数据可视化可以将复杂的概念提炼成可共享的交互式格式。它使数据栩栩如生，讲述故事并提供一目了然的业务见解。数据可视化绝非偶然，而是任何数据科学专业人士最必备的技能之一。13
有效的数据可视化包含以下元素：14
它针对的是受众，以及他们如何理解和解释数据它创建了一个框架，明确规定了要传达哪些数据它讲述了一个引人入胜的故事，帮助观众从数据中获得洞察力
数据科学在商业决策中的作用
鉴于现代企业产生的大量数据，数据科学在商业决策中的作用一直在稳步上升。这些数据通常被称为“大数据”，包括客户数据、运营数据和市场数据的融合。数据科学家在提取、处理和分析这些数据并将其转化为有价值的商业见解方面发挥着关键作用。
数据科学家采用先进的数据分析技术（包括机器学习算法）来剖析大型复杂数据集。他们的目标是找出可能影响业务决策的模式、趋势和相关性。通过这种方式，数据科学成为战略规划的基石，在整个组织中培育出一种数据驱动的决策文化。
数据驱动的决策让企业能够利用数据科学的发现做出更明智的业务决策。这些决策范围广泛，从客户细分策略到优化制造流程，所有这些都由数据科学家收集和分析的关键数据支持。
在商业战略中运用数据科学
将数据科学融入商业战略可为企业带来竞争优势。数据科学家分析客户数据，深入了解客户行为、偏好和趋势。这些信息对于制定商业战略（从营销活动到产品开发和客户服务计划）都具有无价的价值。
数据科学还有助于预测未来趋势。通过分析数据，机器学习算法可以预测潜在的未来情景，使企业能够做出主动决策，而不仅仅是对市场变化做出反应。
现代商业中的数据收集与分析
数据收集和分析已成为现代商业运营的核心。15企业通常通过各种渠道收集数据，包括客户互动、社交媒体和行业研究。然后对这些数据进行清理、处理和分析，以产生可操作的见解。
因此，数据分析成为业务分析的一个基本方面。通过分析数据，企业可以发现关键模式和趋势，从而使他们能够做出符合其目标的数据驱动决策。数据科学家通常在分析中使用各种类型的数据，包括定性和定量数据。
通过这一强大的过程，企业可以提高其数据素养， 推动商业决策 确保他们能够做出明智的决策并有效地制定业务战略。
利用预测分析促进业务增长
对于寻求增长和稳定的企业来说，预测分析的力量不容小觑。通过利用过去的数据和绩效指标，预测分析可以采用基于证据的方法进行业务决策。这种方法依赖于数据驱动的证据，为规划和制定未来战略提供了一个强大的平台，涵盖销售、营销甚至项目管理等领域。
结合预测分析，企业可以预测目标市场的动态，根据新兴趋势和客户行为调整战略。此外，它还能洞察生产过程中可能出现的挑战，促进采取主动解决问题的措施。