商业智能需要学习什么知?
商业智能=商业+智能
商业和智能的关系,如图1:智能技术根据商业知识,出报表和建立分析模型,并且运用商业知识检验和解释报表和模型准确与否,而根据出来的报表和分析/挖掘模型结果,又能对商业运作提供数据与决策参考。
图1 商业智能=商业+智能
首先是商业检验智能技术。商业目标以及商务流程,限定了你能选用的分析方法,比如客户分类问题,就不能用聚类算法解决;商务流程上无法给样本本身打上标签,就很难用分类算法训练模型。 忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在《哈佛商业评论》上的传说,这种业务上很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。所以模型一定要在商业上解释得通,通常...全部
商业智能=商业+智能
商业和智能的关系,如图1:智能技术根据商业知识,出报表和建立分析模型,并且运用商业知识检验和解释报表和模型准确与否,而根据出来的报表和分析/挖掘模型结果,又能对商业运作提供数据与决策参考。
图1 商业智能=商业+智能
首先是商业检验智能技术。商业目标以及商务流程,限定了你能选用的分析方法,比如客户分类问题,就不能用聚类算法解决;商务流程上无法给样本本身打上标签,就很难用分类算法训练模型。
忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在《哈佛商业评论》上的传说,这种业务上很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。所以模型一定要在商业上解释得通,通常一两个小概率小范围事件对整体是不会有很大影响的。
好比看起来不错的创新点子,不可能将其实现就产生赚钱的产业链,而是要考虑方方面面的因素以及有效的执行。
其次是智能技术指导商业行为。比如埃森哲利用数据挖掘对市场/客户进行细分,针对不同行为特征的客户,推荐/制定产品,以期更贴近客户的需求,利用技术指导商业。
这是一个考验执行力的过程。目前许多案例往往是不成功的,其中一个原因在于市场部处于一线经营,主导地位,其话语权通常大于技术部。假设你是一线经营人员,有自己的立场、观点、人脉、营销模式,甚至讳莫如深的自身利益。
让业务人员从工作习惯上去改变,尚且不易,更不用说触碰到他们的利益线了。所以国内很多大型国有企业做出来的BI系统,很多是做表面文章,耗资百万的系统做好了却闲置。
抛开立场、自身利益因素不谈,国内BI就做得很好了么?答案当然是否定的,这是因为,业务人员不懂技术,技术人员不懂业务。
笔者曾经见过一个在移动内部,做了七八年的技术人员,因为有较长的从业经验,跟业务人员沟通比较多,只要业务人员提需求,他就能在极短时间内给出数据,甚至能引导迷糊的业务员理清思路。但他的经验,很难复制,毕竟出了学校,培养一名商业智能从业者应该只有少于1年
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itongji。cn/article/102312K2012。html。收起