數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)建立審計(jì)分析模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)、檢查、復(fù)算、判斷等操作，將被審計(jì)單位數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)狀態(tài)與理想狀態(tài)進(jìn)行比較，從而發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索，搜集審計(jì)證據(jù)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒(méi)在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來(lái)，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。

在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過(guò)程。這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。例如J.開(kāi)普勒通過(guò)分析行星角位置的觀測(cè)數(shù)據(jù)，找出了行星運(yùn)動(dòng)規(guī)律。又如，一個(gè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場(chǎng)動(dòng)向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷(xiāo)售計(jì)劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)分析主要包含下面幾個(gè)功能：

1. 簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)運(yùn)算（Simple Math）

2. 統(tǒng)計(jì)（Statistics）

3. 快速傅里葉變換（FFT）

4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）

5. 基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。

• 探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家約翰·圖基(John Tukey)命名。

• 定性數(shù)據(jù)分析：又稱(chēng)為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對(duì)諸如詞語(yǔ)、照片、觀察結(jié)果之類(lèi)的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說(shuō)資料）的分析。

數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個(gè)步：

• 1、探索性數(shù)據(jù)分析，當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能雜亂無(wú)章，看不出規(guī)律，通過(guò)作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。
• 2、模型選定分析，在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類(lèi)或幾類(lèi)可能的模型，然后通過(guò)進(jìn)一步的分析從中挑選一定的模型。
• 3、推斷分析，通常使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度作出推斷。

數(shù)據(jù)分析過(guò)程實(shí)施

數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

一、識(shí)別信息需求

識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標(biāo)。識(shí)別信息需求是管理者的職責(zé)管理者應(yīng)根據(jù)決策和過(guò)程控制的需求，提出對(duì)信息的需求。就過(guò)程控制而言，管理者應(yīng)識(shí)別需求要利用那些信息支持評(píng)審過(guò)程輸入、過(guò)程輸出、資源配置的合理性、過(guò)程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過(guò)程異常變異的發(fā)現(xiàn)。

二、收集數(shù)據(jù)

有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效的基礎(chǔ)。組織需要對(duì)收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進(jìn)行策劃。策劃時(shí)應(yīng)考慮：

• ①將識(shí)別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評(píng)價(jià)供方時(shí)，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過(guò)程能力、測(cè)量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù)；
• ②明確由誰(shuí)在何時(shí)何處，通過(guò)何種渠道和方法收集數(shù)據(jù)；
• ③記錄表應(yīng)便于使用；
• ④采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的干擾。

三、分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過(guò)加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息，通常用方法有：

• 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；
• 新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計(jì)劃評(píng)審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖；

四、數(shù)據(jù)分析過(guò)程的改進(jìn)

數(shù)據(jù)分析是質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)。組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時(shí)，通過(guò)對(duì)以下問(wèn)題的分析，評(píng)估其有效性：

• ①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準(zhǔn)、滯后而導(dǎo)致決策失誤的問(wèn)題；
• ②信息對(duì)持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過(guò)程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過(guò)程中有效運(yùn)用數(shù)據(jù)分析；
• ③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實(shí)和充分，信息渠道是否暢通；
• ④數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍；
• ⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。

采用的分析方法如下：

1．描述性統(tǒng)計(jì)分析

包括樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。此外，以平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述市場(chǎng)導(dǎo)向、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、組織績(jī)效等各個(gè)構(gòu)面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對(duì)這些相關(guān)變量的感知，并利用t檢驗(yàn)及相關(guān)分析對(duì)背景變量所造成的影響做檢驗(yàn)。

2．Cronbach’a信度系數(shù)分析

信度是指測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性(consistency)來(lái)加以表示該測(cè)驗(yàn)信度的高低。信度系數(shù)愈高即表示該測(cè)驗(yàn)的結(jié)果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對(duì)各研究變量的衡量題項(xiàng)進(jìn)行Cronbach’a信度分析，以了解衡量構(gòu)面的內(nèi)部一致性。一般來(lái)說(shuō)，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度(Cuieford，1965)，0．5為最低可以接受的信度水準(zhǔn)(Nunnally，1978)。

3．探索性因素分析(exploratory factor analysis)和驗(yàn)訌性因素分析(confirmatory factor analysis)

用以測(cè)試各構(gòu)面衡量題項(xiàng)的聚合效度(convergent validity)與區(qū)別效度(discriminant validity)。因?yàn)閮H有信度是不夠的，可信度高的測(cè)量，可能是完全無(wú)效或是某些程度上無(wú)效。所以我們必須對(duì)效度進(jìn)行檢驗(yàn)。效度是指工具是否能測(cè)出在設(shè)計(jì)時(shí)想測(cè)出的結(jié)果。收斂效度的檢驗(yàn)根據(jù)各個(gè)項(xiàng)目和所衡量的概念的因素的負(fù)荷量來(lái)決定；而區(qū)別效度的檢驗(yàn)是根據(jù)檢驗(yàn)性因素分析計(jì)算理論上相關(guān)概念的相關(guān)系數(shù)，檢定相關(guān)系數(shù)的95％信賴(lài)區(qū)間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認(rèn)為具有區(qū)別效度(Anderson，1987)。

4．結(jié)構(gòu)方程模型分析(structural equations modeling)

由于結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)合了因素分析(factor analysis)和路徑分析(path analysis)，并納入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的聯(lián)立方程式，可同時(shí)處理多個(gè)因變量，容許自變量和因變量含測(cè)量誤差，可同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。容許更大彈性的測(cè)量模型，可估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度(Bollen和Long，1993)，因而適用于整體模型的因果關(guān)系。在模型參數(shù)的估計(jì)上，采用最大似然估計(jì)法(Maximum Likelihood，ML)；在模型的適合度檢驗(yàn)上，以基本的擬合標(biāo)準(zhǔn)(preliminary fit criteria)、整體模型擬合優(yōu)度(overall model fit)以及模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合優(yōu)度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi，1988)三個(gè)方面的各項(xiàng)指標(biāo)作為判定的標(biāo)準(zhǔn)。在評(píng)價(jià)整體模式適配標(biāo)準(zhǔn)方面，本研究采用x2(卡方)／df(自由度)值、擬合優(yōu)度指數(shù)(goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI)、平均殘差平方根(root—mean．square：residual，RMSR)、近似誤差均方根(root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA)等指標(biāo)；模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合優(yōu)度則參考Bagozzi和Yi(1988)的標(biāo)準(zhǔn)，考察所估計(jì)的參數(shù)是否都到達(dá)顯著水平。

案例一：數(shù)據(jù)分析在郵政報(bào)刊中的應(yīng)用模式研究^[3]

　　郵政報(bào)刊生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)投入使用后，至今已經(jīng)積累了豐富的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)全面而真實(shí)地描述了郵政報(bào)刊發(fā)行的業(yè)務(wù)全流程，同時(shí)也沉淀了豐富的報(bào)刊客戶(hù)及訂閱信息，這些信息集中存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，以報(bào)表為主進(jìn)行展示。隨著數(shù)據(jù)分析方法的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用模式已經(jīng)不再局限于單純的報(bào)表方式，新的應(yīng)用模式不斷涌現(xiàn)，先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析手段將使郵政報(bào)刊數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大價(jià)值。

• 　　一、數(shù)據(jù)分析方法及郵政應(yīng)用現(xiàn)狀

　　數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析方法大致可以分為三張統(tǒng)計(jì)分析，以基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析為主高級(jí)分析，以計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模理論為主；數(shù)據(jù)挖掘，以機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等復(fù)合技術(shù)為主。對(duì)于郵政報(bào)刊全國(guó)集中的大數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘方法更能夠發(fā)揮作用。有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方法及典型應(yīng)用見(jiàn)表所示。

• 　　表數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用

統(tǒng)計(jì)分析方法在郵政行業(yè)已有廣泛應(yīng)用，在郵政業(yè)務(wù)系統(tǒng)中均有報(bào)表統(tǒng)計(jì)功能，如統(tǒng)計(jì)報(bào)刊業(yè)務(wù)量的同比、環(huán)比分析等。高級(jí)分析方法常常出現(xiàn)在向上級(jí)匯報(bào)的分析報(bào)告中，如時(shí)間序列分析中報(bào)刊業(yè)務(wù)量及收入隨著月份呈現(xiàn)季節(jié)性波動(dòng)的曲線圖，相關(guān)分析中對(duì)于影響收入的重要指標(biāo)的相關(guān)性分析等。數(shù)據(jù)挖掘方法目前在郵政的應(yīng)用還處于起步階段。在郵政儲(chǔ)蓄行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘方法正在以主題分析的形勢(shì)開(kāi)展，如郵政儲(chǔ)蓄的VIP客戶(hù)分析、客戶(hù)進(jìn)行流失分析等。在郵政報(bào)刊行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用還處于探索階段。

• 　　二、數(shù)據(jù)分析在郵政報(bào)刊中的應(yīng)用模式

　　以《中國(guó)郵政郵務(wù)類(lèi)信息化規(guī)劃》中報(bào)刊業(yè)務(wù)需求作為研究的著手點(diǎn)，分營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)品、渠道四個(gè)方面來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模式的探索。

• 　　1、營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)

　　營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)數(shù)據(jù)分析主要圍繞市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)兩方面來(lái)開(kāi)展。一是報(bào)刊客戶(hù)細(xì)分。報(bào)刊客戶(hù)細(xì)分是以報(bào)刊訂閱客戶(hù)為對(duì)象，使用數(shù)據(jù)挖掘方法，根據(jù)客戶(hù)基本信息、興趣愛(ài)好、訂閱行為、客戶(hù)忠誠(chéng)度等多個(gè)維度進(jìn)行聚類(lèi)分析，得出差異顯著的分群。以分群結(jié)果為基礎(chǔ)，總結(jié)歸納各個(gè)細(xì)分群的特征，發(fā)掘潛在的細(xì)分客戶(hù)的消費(fèi)行為習(xí)慣，有針對(duì)性地對(duì)各個(gè)分群客戶(hù)開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)。二是“高碼洋”專(zhuān)題分析?！案哐蟠a”專(zhuān)題分析主要為滿(mǎn)足郵政報(bào)刊發(fā)行局發(fā)展高端客戶(hù)的需求而進(jìn)行的多系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析。參照業(yè)務(wù)部門(mén)提供的“高碼洋”刊物進(jìn)行重點(diǎn)研究，交叉關(guān)聯(lián)現(xiàn)有的郵政系統(tǒng)如短信系統(tǒng)、郵儲(chǔ)系統(tǒng)、“自由一族”、航空客票、中郵快購(gòu)網(wǎng)站等系統(tǒng)的客戶(hù)數(shù)據(jù)，得出在這些系統(tǒng)中潛在的報(bào)刊客戶(hù)群。

• 　　2、經(jīng)營(yíng)類(lèi)

　　經(jīng)營(yíng)類(lèi)數(shù)據(jù)分析主要包括對(duì)郵政報(bào)刊業(yè)務(wù)涉及全流程以及經(jīng)營(yíng)模式等方面的分析，以及滿(mǎn)意度、投訴分析。一是報(bào)刊發(fā)行商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式研究。報(bào)刊發(fā)行商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式研究是根據(jù)規(guī)劃中“由傳統(tǒng)發(fā)行向數(shù)字化發(fā)行領(lǐng)域進(jìn)軍”提出的，研究將引入市場(chǎng)調(diào)查手段，通過(guò)對(duì)報(bào)刊發(fā)行商業(yè)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)郵政報(bào)刊發(fā)行的優(yōu)勢(shì)與不足，為應(yīng)對(duì)出版產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的迅猛發(fā)展形勢(shì)，提出數(shù)字發(fā)行策略模式。二是報(bào)刊發(fā)行流程優(yōu)化。在報(bào)刊現(xiàn)有的經(jīng)營(yíng)管理模式下對(duì)統(tǒng)一接辦、統(tǒng)一結(jié)算、統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)和報(bào)刊社維護(hù)、集團(tuán)大客戶(hù)開(kāi)發(fā)、報(bào)刊訂閱網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)、數(shù)字發(fā)行等各個(gè)業(yè)務(wù)模式進(jìn)行梳理，綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)相關(guān)環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題，提出相應(yīng)的改善建議。

• 　　3、產(chǎn)品類(lèi)

　　產(chǎn)品類(lèi)數(shù)據(jù)分析主要指提供分析報(bào)告或數(shù)據(jù)服務(wù)，如報(bào)刊廣告價(jià)值報(bào)告、報(bào)刊要數(shù)服務(wù)等。一是報(bào)刊要數(shù)歷史數(shù)據(jù)分析。報(bào)刊要數(shù)歷史數(shù)據(jù)分析是對(duì)不j報(bào)刊歷年要數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行的監(jiān)測(cè)分析處理。該分析能E刊社及時(shí)掌握發(fā)行終端的詳實(shí)信息，尋找提高報(bào)刊有效發(fā)行量的途徑同時(shí)也為廣告商和廣告主提供同報(bào)刊發(fā)行情況的橫向?qū)Ρ确治?。二是?bào)刊廣告價(jià)分析。報(bào)刊廣告價(jià)值分析來(lái)源于郵政報(bào)刊訂閱及零；數(shù)據(jù)和郵政報(bào)刊客戶(hù)群體數(shù)據(jù)，從報(bào)刊發(fā)行和讀者讀兩方面的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)比評(píng)價(jià)各地公開(kāi)發(fā)行的主要曼刊的廣告價(jià)值，分析各報(bào)刊的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，將分析結(jié)以報(bào)告的形式呈現(xiàn)給廣告發(fā)行商。

• 　　4、渠道類(lèi)

　　渠道類(lèi)數(shù)據(jù)分析指對(duì)報(bào)刊的渠道運(yùn)作狀況進(jìn)行分千，為郵政報(bào)刊合理安排資源、增加渠道效能提供參， 為探索發(fā)現(xiàn)新渠道提供幫助。一是報(bào)刊訂閱方式析。報(bào)刊訂閱方式分析是對(duì)讀者訂閱報(bào)刊的多種方如支局訂閱、網(wǎng)上訂閱、電話訂閱等進(jìn)行分析，一亨面，比較各種訂閱方式優(yōu)劣勢(shì)；另一方面，隨著讀訂閱習(xí)慣的變化，探索新的訂閱方式，吸引更多的戶(hù)訂閱報(bào)刊。二是郵政報(bào)刊發(fā)行渠道分析。隨著新出版業(yè)自辦發(fā)行的出現(xiàn)，及地鐵、機(jī)場(chǎng)、超市等新強(qiáng)勢(shì)終端對(duì)郵政零售業(yè)的沖擊，郵政報(bào)刊發(fā)行的主暮道地位受到了沖擊。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有渠道的發(fā)行量、發(fā)亍特征進(jìn)行歸納總結(jié)，一方面可以改善渠道建設(shè)中不符合實(shí)際情況的問(wèn)題，另一方面也能從中探索出報(bào)刊發(fā)行新途徑。

　　綜上。郵政報(bào)刊順應(yīng)市場(chǎng)導(dǎo)向，由計(jì)劃經(jīng)營(yíng)向市場(chǎng)化經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變所提出的變革需求還有很多，在上述四個(gè)方面的應(yīng)用模式之外，還有很多數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用模式有待挖掘整理和探討。

• 　　三、應(yīng)用案例——報(bào)刊產(chǎn)品與潛在客戶(hù)挖掘

• 　　1、背景及內(nèi)容

　　該案例屬于營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)應(yīng)用模式，案例以報(bào)刊業(yè)務(wù)從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型營(yíng)銷(xiāo)向現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)變的需要作為切入點(diǎn)，基于短信系統(tǒng)和量收系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，通過(guò)手機(jī)號(hào)碼將短信系統(tǒng)和量收系統(tǒng)中的報(bào)刊數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配整合，關(guān)聯(lián)報(bào)刊與短信的交叉用戶(hù)，采用聚類(lèi)分析、相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)做多維度的分群，進(jìn)行報(bào)刊產(chǎn)品與潛在客戶(hù)分析，實(shí)現(xiàn)宏觀市場(chǎng)細(xì)分和微觀層面的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)兩個(gè)基本內(nèi)容。

• 　　2、分析過(guò)程

　　該分析選擇了具有地域代表性的某省報(bào)刊訂閱客戶(hù)數(shù)據(jù)。整個(gè)分析過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建及模型業(yè)務(wù)解讀三個(gè)階段。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段將量收?qǐng)?bào)刊營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)與短信系統(tǒng)關(guān)聯(lián)取數(shù)，形成中間層數(shù)據(jù)5大類(lèi)數(shù)據(jù)，最后加載形成寬表。模型構(gòu)建階段應(yīng)用聚類(lèi)算法將客戶(hù)數(shù)據(jù)按照偏好和訂閱習(xí)慣兩大類(lèi)進(jìn)行細(xì)分，最后將細(xì)分結(jié)果進(jìn)行整合，得出最終的細(xì)分結(jié)果。模型業(yè)務(wù)解讀階段從業(yè)務(wù)角度對(duì)模型進(jìn)行解讀，包括應(yīng)用落地建議。

• 　　3、分析成果

　　在宏觀市場(chǎng)層面，通過(guò)判斷客戶(hù)的訂閱年限、訂閱份數(shù)、訂閱種類(lèi)、退訂份數(shù)、退訂種類(lèi)將報(bào)刊現(xiàn)有客戶(hù)劃分為頻繁退訂人群、高價(jià)值人群、大眾訂閱人群和中端消費(fèi)人群。以某省郵政報(bào)刊業(yè)務(wù)為例，確定了四類(lèi)人群。

　　通過(guò)將報(bào)刊用戶(hù)進(jìn)行群體劃分，確定了不同類(lèi)別人群的訂閱偏好。以上述該省報(bào)刊為例，高價(jià)值客戶(hù)偏好的前10名報(bào)刊品種有：揚(yáng)子晚報(bào)、現(xiàn)代快報(bào)、參考消息、讀者、環(huán)球時(shí)報(bào)、新華日?qǐng)?bào)、：N．-T~J文摘、中國(guó)剪報(bào)、新民晚報(bào)、特別文摘(形象期刊)。其中，參考消息、讀者和環(huán)球時(shí)報(bào)是重點(diǎn)：N~IJ o此分析對(duì)于形成有針對(duì)性的訂閱目錄提供了依據(jù)。

　　在微觀產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)層面，確定如何向不同類(lèi)型客戶(hù)，有針對(duì)性的推薦報(bào)刊產(chǎn)品的基本算法。首先提取了短信用戶(hù)，然后通過(guò)手機(jī)號(hào)碼實(shí)現(xiàn)用戶(hù)關(guān)聯(lián)其次，總結(jié)出既是短信用戶(hù)又是報(bào)刊用戶(hù)的人群在訂閱報(bào)刊產(chǎn)品方面的顯著特點(diǎn)(與整體報(bào)刊用戶(hù)比較)，分析交叉關(guān)聯(lián)客戶(hù)在報(bào)刊訂閱偏好方面與總體報(bào)刊客戶(hù)的差異，得出短信客戶(hù)對(duì)報(bào)刊的偏好；最后，根據(jù)“顯著性”和“客戶(hù)規(guī)?！钡戎笜?biāo)進(jìn)行篩選，確定適合向各類(lèi)客戶(hù)推薦的報(bào)刊種類(lèi)，支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。整個(gè)分析過(guò)程實(shí)現(xiàn)了有針對(duì)性地向不同類(lèi)別潛在客戶(hù)推薦報(bào)刊產(chǎn)品。例如，通過(guò)分析得到向該省短信客戶(hù)推薦的報(bào)刊品種有：北方新報(bào)．新周末、興安廣播電視報(bào)、37°女人。該分析實(shí)現(xiàn)了“應(yīng)該向什么樣的客戶(hù)推薦哪些產(chǎn)品”的基本功能。

• 　　4、實(shí)際應(yīng)用

　　以某省為例，針對(duì)《看天下》的客戶(hù)進(jìn)行分析，為該刊物挖掘出訂閱其他刊物的客戶(hù)人群。以一年的訂閱《看天下》客戶(hù)為分析數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)興趣偏好的分析，得出同時(shí)訂閱其他雜志的情況。

　　在此基礎(chǔ)上對(duì)訂閱這幾種報(bào)刊的客戶(hù)進(jìn)一步分析興趣偏好，得出訂閱《三聯(lián)生活周刊》《中國(guó)國(guó)家地理》《世界博覽》《特別關(guān)注》《青年文摘》《南方周末》的客戶(hù)對(duì)《看天下》的興趣更高，并向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)建議對(duì)訂閱這幾種報(bào)刊的客戶(hù)推薦《看天下)。另外，對(duì)《看天下》的客戶(hù)前22大分類(lèi)報(bào)刊的偏好進(jìn)行分析，通過(guò)聚類(lèi)與相關(guān)性分析《看天下》的客戶(hù)同時(shí)訂閱其他種類(lèi)的報(bào)刊客戶(hù)的占比情況，發(fā)現(xiàn)排在前列的有養(yǎng)生保健、文學(xué)、電影電視、科普、投資理財(cái)五類(lèi)興趣偏好，由此向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)建議對(duì)偏好這些興趣的人群推薦《看天下》，并開(kāi)展相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。

• 　　5、應(yīng)用效果及意義

　　該案例通過(guò)對(duì)報(bào)刊數(shù)據(jù)的深層分析，為郵政報(bào)刊的高端客戶(hù)提供了良好的報(bào)刊推薦服務(wù)。另外，對(duì)報(bào)刊和短信數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，挖掘出潛在的報(bào)刊客戶(hù)群體，并有針對(duì)性的推薦相關(guān)產(chǎn)品。這些分析所產(chǎn)生的報(bào)刊產(chǎn)品將直接服務(wù)于報(bào)刊社和報(bào)刊市場(chǎng)，為郵政報(bào)刊產(chǎn)生良好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

案例二：數(shù)據(jù)分析在企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用^[4]

　　(一)數(shù)據(jù)改變企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理決策方式

　　運(yùn)營(yíng)管理分為四種：移動(dòng)化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和全球化，作為4大力量中堅(jiān)力量之一的大數(shù)據(jù)，正改變著企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理決策方式。由于數(shù)據(jù)處理分析和管理等相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，企業(yè)內(nèi)部的管理運(yùn)作數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運(yùn)作數(shù)據(jù)，企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系及互動(dòng)數(shù)據(jù)，客戶(hù)或潛在客戶(hù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)之外的生活方式、活動(dòng)、情感、社交等大數(shù)據(jù)，正為企業(yè)所采集和分析，企業(yè)洞察客戶(hù)需求更深入、更全面，對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管控更及時(shí)有力，因此大數(shù)據(jù)將完全改變企業(yè)管理者以往“拍腦袋”的決策方式，管理決策更依賴(lài)“用數(shù)據(jù)說(shuō)話”，決策更趨科學(xué)性、理性，更具定量化和可評(píng)估性以及準(zhǔn)確性和延續(xù)性。數(shù)據(jù)促進(jìn)企業(yè)管理決策的能量不在于數(shù)據(jù)之大，也不在于數(shù)據(jù)本身，而在于企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)做出的更深入、更全面的客戶(hù)需求洞察，并以此支撐企業(yè)針對(duì)性運(yùn)營(yíng)管理決策的及時(shí)、科學(xué)、有效形成，促進(jìn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的高效準(zhǔn)確運(yùn)行以及企業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展。

　　(二)目前企業(yè)數(shù)據(jù)分析的可拓展方向

　　(1)社交網(wǎng)絡(luò)分析模型。數(shù)據(jù)伴隨社交網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)行而發(fā)展。社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展促進(jìn)了人們的數(shù)字化生存，讓人們生活和工作的有關(guān)信息數(shù)字化，而這些數(shù)字化信息一方面成為以單個(gè)個(gè)體為對(duì)象的形形色色、包羅萬(wàn)象、細(xì)致入微、支撐洞察個(gè)體興趣需求和喜好的數(shù)據(jù)：另一方面也將原來(lái)現(xiàn)實(shí)生活中不可獲得的人與人之間的關(guān)系信息搬上了網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于移動(dòng)通信企業(yè)來(lái)說(shuō)，客戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析即一個(gè)重要的數(shù)據(jù)分析方向。社交網(wǎng)絡(luò)分析的內(nèi)容為：通過(guò)測(cè)算識(shí)別客戶(hù)與客戶(hù)之間關(guān)系所形成的圈子以及圈子中各客戶(hù)角色的判定，形成企業(yè)對(duì)各個(gè)客戶(hù)影響力和價(jià)值的判斷，在此基礎(chǔ)上，利用對(duì)這些圈子、角色和影響力的認(rèn)識(shí)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)相關(guān)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)或產(chǎn)品套餐的推廣，提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)管理的效率。

　　(2)客戶(hù)價(jià)值分析模型。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，不僅使得客戶(hù)行為需求喜好信息更豐富，而且可獲得客戶(hù)之間關(guān)系的數(shù)據(jù)信息。如在捆綁套餐營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中，活動(dòng)在用戶(hù)群中的擴(kuò)散呈鏈狀發(fā)展，發(fā)展過(guò)程中，客戶(hù)的圈子構(gòu)成以及客戶(hù)對(duì)圈中其他用戶(hù)的影響力對(duì)活動(dòng)推廣擴(kuò)散有重要影響。如果能夠識(shí)別并借助有足夠影響力的客戶(hù)幫助推廣活動(dòng)，活動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)效率必然有很大程度的提高?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)時(shí)代，當(dāng)企業(yè)的客戶(hù)分析在原有以客戶(hù)為對(duì)象進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，增加以客戶(hù)與客戶(hù)之間關(guān)系為對(duì)象的分析時(shí)，客戶(hù)的價(jià)值測(cè)算和分析也將隨之發(fā)生變化，客戶(hù)的價(jià)值不再僅是個(gè)體客戶(hù)消費(fèi)體現(xiàn)的價(jià)值，還應(yīng)增加個(gè)體客戶(hù)對(duì)所在群體內(nèi)其他客戶(hù)的影響力指標(biāo)。

　　(三)企業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的必要性

　　(1)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析支撐的營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用。由于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘手段的支撐，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，一些先進(jìn)的企業(yè)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)洞察力驅(qū)動(dòng)的精確營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理。數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶(hù)數(shù)據(jù)更為豐富和細(xì)致，企業(yè)對(duì)客戶(hù)需求洞察更為全面而準(zhǔn)確，更重要的是，由于數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)的成熟，企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)洞察的能力在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)處理和分析方面將更高效，甚至達(dá)到實(shí)時(shí)，所以支撐營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理全流程各環(huán)節(jié)決策的數(shù)據(jù)流可以與營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理的工作流達(dá)到同步，企業(yè)可以綜合客戶(hù)的歷史消費(fèi)行為信息和客戶(hù)當(dāng)前行為，實(shí)時(shí)做出針對(duì)個(gè)體客戶(hù)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略，從而在提高營(yíng)銷(xiāo)命中率的同時(shí)及時(shí)有效地識(shí)別并抓住稍瞬即逝的營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)，極大地提高營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理效率。

　　(2)數(shù)據(jù)分析促進(jìn)智能管道運(yùn)營(yíng)應(yīng)用的落實(shí)。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，智能管道的核心能力在于，根據(jù)客戶(hù)行為，實(shí)時(shí)為客戶(hù)推薦并調(diào)配網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，很難滿(mǎn)足智能管道運(yùn)營(yíng)的要求，因?yàn)樯婕暗膯?wèn)題與前述客戶(hù)體驗(yàn)的實(shí)時(shí)測(cè)算一樣，由于技術(shù)條件限制不可能達(dá)到：數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)半結(jié)構(gòu)化機(jī)器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、處理和分析的技術(shù)逐漸成熟，將大大促進(jìn)智能管道運(yùn)營(yíng)管理落實(shí)的進(jìn)程。

　　其實(shí)現(xiàn)原理基本類(lèi)似于客戶(hù)體驗(yàn)管理，最大的差別僅在于，智能管道以對(duì)客戶(hù)產(chǎn)品使用行為測(cè)算的數(shù)據(jù)與提供產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源做對(duì)應(yīng)，從而在保證客戶(hù)體驗(yàn)達(dá)標(biāo)的條件下，充分調(diào)配、切割、整合企業(yè)的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)資源，通過(guò)實(shí)現(xiàn)資源利用的最高效而達(dá)到資源配置的最優(yōu)化。

　　(四)IT系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)支撐的體系規(guī)劃和趨勢(shì)

　　(1)梳理并整合業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)的需求，立足分析需求，做好數(shù)據(jù)IT體系架構(gòu)的3步規(guī)劃。數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)條件的成熟、數(shù)據(jù)分析能力以及分析應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累等多方面因素，都是制約企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)IT系統(tǒng)的條件，要充分抓住數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)會(huì)并避免“心急吃不得熱豆腐，反被熱豆腐傷害”的問(wèn)題，建議企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)IT系統(tǒng)分階段實(shí)現(xiàn)：第l階段，將原來(lái)支撐報(bào)表分析的EDW優(yōu)化升級(jí)到支撐高級(jí)分析的BI系統(tǒng)；第2階段，逐步采集數(shù)據(jù)，將BI系統(tǒng)升級(jí)到支撐數(shù)據(jù)分析的IT系統(tǒng)：第3階段，打通數(shù)據(jù)分析的IT系統(tǒng)與企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)分析功能嵌入業(yè)務(wù)流程。

　　(2)以職能部門(mén)提供整體IT支撐方式向嵌入業(yè)務(wù)流程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分散能力支撐方式轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變趨勢(shì)又稱(chēng)IT支撐“消費(fèi)化”趨勢(shì)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)建立數(shù)據(jù)中心，集中企業(yè)層面所有數(shù)據(jù)，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理決策集中提供數(shù)據(jù)報(bào)表、分析甚至挖掘支撐，是公認(rèn)的高效IT支撐方式；數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)從支撐企業(yè)中高層運(yùn)營(yíng)管理決策普及到支撐企業(yè)的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)，甚至在智能管道運(yùn)營(yíng)全流程中涉及從企業(yè)中高層運(yùn)營(yíng)管理人員到基層生產(chǎn)執(zhí)行人員，很明顯，這種數(shù)據(jù)獲取和分析能力如果僅集中在IT職能部門(mén)，而不是全體人員均結(jié)合自身業(yè)務(wù)需求而具備的話，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用即成為不可能的任務(wù)。

　　所以，數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)要真正改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理決策方式，使企業(yè)上下形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)文化為標(biāo)志性特征，每個(gè)人都要做好與數(shù)據(jù)打交道的能力和心理準(zhǔn)備，而IT系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理部門(mén)也將不得不面臨數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)、處理到分析、提供和管理的過(guò)程，在各業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理流程、各部門(mén)、各類(lèi)用戶(hù)間如何高效運(yùn)行、高效交互、高效支撐的更復(fù)雜的IT系統(tǒng)支撐問(wèn)題。