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　　對于企業來說，數據的使用，還需要了解數據背后的變化，要知道，企業數據分析是為了滿足企業的需要，可以看到數據背后的規律。根據企業數據分析的特點，企業可以借此來制定決策方案，并采取相應的措施，達到最終的結果。那么，商業數據分析的層次和進行的步驟是什么呢？



　　商業數據分析的層次



　　1.描述性分析



　　描述性分析主要是對已經發生的事實用數據做出準確的描述。目前的BI分析基本上是在這個層面上，不管是大屏分析還是交互式分析都是在描述發生了什么。



　　2.診斷性分析



　　診斷性分析也叫判斷性分析，其作用是知道到底發生了什么，對我們的幫助不大，更重要的是，我們要明白為什么發生。了解數據發生的起源。



　　3.預測性分析



　　基于上述兩個層次的分析，我們發現了其中的規律，通過建模，我們可以預測，預測分析已經屬于數據挖掘的范疇，不是BI的范疇，需要了解統計知識，搭建統計模型。



　　4.**性分析



　　有了預測性分析的結果后，我們就要對預測結果進行相應的行為措施，提前做好防范措施。做到真正的運籌帷幄。



　　商業數據分析的步驟



　　1.數據收集



　　當我們在做數據分析時，**步要解決的問題肯定就是數據源的問題。數據收集的渠道主要分為內部收集和外部收集。



　　2.數據清洗



　　清洗數據就是從采集出來的龐大數據量中，篩選出對解決問題有價值、有意義的數據。



　　3.數據對比



　　數據對比是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標準。通常我們采用的對比方法為橫向對比和縱向對比。



　　4.數據細分



　　數據對比中如果發現問題，為了從數據中尋找出問題，就需要對數據進行細分處理。



　　5.數據溯源



　　發現問題，解決問題，數據溯源就是為了從根本上解決問題，找出問題的原因，得到最終的解決方案。



　　商業數據分析的層次與步驟有哪些.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示商業分析是個不斷循環迭代的過程。通過量化的分析，不斷的縮小問題范圍，不斷的聚焦討論內容，剝絲抽繭，得到答案。這個過程可能很長，可能需要數個小的分析過程拼接起來。