数据分析与数据挖掘在小企业内有哪些用武之地身边有这样的成功例子吗
数据挖掘不懂，讲讲数据分析。首先，做数据分析，要有分析的模型，这是分析的核心。其次将企业各业务系统的数据，或者说分析所需要的数据，经过ETL处理（抽取、清洗、转换、装载），按照建立好的分析模型放入到数据仓库中，然后通过一个前端展现工具展现出来，这样的工具你可以自己开发，也可以使用BI工具，或者报表工具。后端的处理一般是由IT人员来完成，成功主要体现在前端展现。如果你做数据分析的目的是为了展示企业经营状况，或者是围绕业务做某一块的挖掘分析，中小企业最好还是选用报表工具，比如帆软报表FineReport。如果你分析的主体在于业务员或者领导，BI工具比较适合，使用起来比较方便，比如FineBI。如果你的业务需求比较复杂，且企业IT人才的储备比较足的话，可以自行开发，用一些诸如echarts的插件工具开发一些web展现，不过后续需要不断维护。数据分析能带来什么作用？单单就某一项业务而言，数据分析可以展现你决策所需要的数据，然后按照分析的模型建立前端展示，通过钻取、联动多角度切换分析角度。比如逆向分析公司销售量，不可能单单看数据，你去跨度到看每个区域、每个季度、每个人员身上，你需要去看一年的市场营销投入，看外部的环境市场增长趋势，对比自己还有多大潜力空间。数据分析也可用于监控，比如生产过程中某些重要的指标可以放到看板中监控，减少人工现场。再大一点，上升到企业管理，现在流行“数据化管理”。公司发展越来越庞大的时候，决策就越来越复杂，领导不能深入了解到每一块的内容，但企业流通的数据是触达到每一个运营的元素，可以建立数据化管理的模式，将领导关心的指标放到管理驾驶舱中，展示全局。
【数据分析与数据挖掘在小企业内有哪些用武之地身边有这样的成功例子吗】
■网友
谢Y。
国内小企业目前无法满足KDD的基本要求。
原因：
数据是数据挖掘应用的依据，即便在大型企业，由于数据搜集起步普遍比较晚，数据可得性和完备性都不高。很多行业的生产、财务、销售等敏感数据，由于用户的选择性输入或漏输、错输，难以为数据挖掘工具所用。企业应用数据挖掘技术需要具备什么基础？一个数据仓库。需要保存好所有客户的数据，以及市场竞争对手的相关数据。如果数据仓库还没有建起来就直接上数据挖掘应用，结果很可能中途夭折，因为数据挖掘前期几乎80%的工作都是在准备数据，把数据整合、抽取、清洗、转换、装载。如果给出的最初数据质量不高，模型再好，最后做出的预测也难如人意。一个合适的挖掘工具。数据挖掘工具引入国内时间不长，并没有分行业推出不同版本，很多系统实施顾问也只能够提供简单通用的算法，用起来似隔靴搔痒。在流行的数据挖掘解决方案中，多以“页面浏览”的方式将信息传达给用户，缺乏主动出击、危险预警的理念。
■网友
用一张图片来表示
大数据对小企业区域行业洞察大数据时代的来临，让行业洞察有了进一步发展的可能，数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷，大数据能在不可取样的环境、打破“无时限取样”的限制。通过大数据的区域行业洞察可以获得行业人群占比与人均服务站点，让企业获得更加精准的区域行业信息。店铺选址建议大数据技术通过建模，把各项参数设计进一套决策模型，市调人员将相关数据输入，就能得到较为明确的决策建议。对于快餐连锁店，能够对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息，可以帮助他们在决定门店选址中节省大量的开支。新客挖掘破零大数据技术会将用户购买、使用和评价某种产品的记录存储，然后通过大数据分析得出该区域的用户行为偏向，并指出该区域的潜在客户分布区域，引导企业挖掘新客户。老客沉默唤醒通过大数据技术，企业可以轻易获得目标区域结构的变化，人群消费行为变化，区域行业结构变化等信息，此外，企业还能通过大数据获取行业供需关系，从而判断自己的企业能否盈利。经营拓展优化大数据技术可以分析海量数据，形成用户具体行为比例图，企业可以从这几幅比例图更换企业的发展战略和调整企业计划。发展趋势分析通过大数据技术，企业可以很清楚的获取行业站点的迁移分布，区域人口流向，行业发展趋势与消费变化等信息，从而调整自身的发展计划。
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