數(shù)據(jù)分析是指通過建立審計分析模型對數(shù)據(jù)進行核對、檢查、復(fù)算、判斷等操作，將被審計單位數(shù)據(jù)的現(xiàn)實狀態(tài)與理想狀態(tài)進行比較，從而發(fā)現(xiàn)審計線索，搜集審計證據(jù)的過程。

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

在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。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)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數(shù)據(jù)，找出了行星運動規(guī)律。又如，一個企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計劃。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功能：

1. 簡單數(shù)學(xué)運算（Simple Math）

2. 統(tǒng)計（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)計學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(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，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實或證偽。

• 探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設(shè)的檢驗而對數(shù)據(jù)進行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗手段的補充。該方法由美國著名統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基(John Tukey)命名。

• 定性數(shù)據(jù)分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）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步：

• 1、探索性數(shù)據(jù)分析，當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計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)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進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)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數(shù)據(jù)分析過程實施

數(shù)據(jù)分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

一、識別信息需求

識別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過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)決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應(yīng)識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(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)分析過程有效的基礎(chǔ)。組織需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進行策劃。策劃時應(yīng)考慮：

• ①將識別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過程能力、測量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù)；
• ②明確由誰在何時何處，通過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、計劃評審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖；

四、數(shù)據(jù)分析過程的改進

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，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

• 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)致決策失誤的問題；
• ②信息對持續(xù)改進質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實現(xiàn)過程中有效運用數(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)差來描述市場導(dǎo)向、競爭優(yōu)勢、組織績效等各個構(gòu)面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對這些相關(guān)變量的感知，并利用t檢驗及相關(guān)分析對背景變量所造成的影響做檢驗。

2．Cronbach’a信度系數(shù)分析

信度是指測驗結(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)來加以表示該測驗信度的高低。信度系數(shù)愈高即表示該測驗的結(jié)果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析，以了解衡量構(gòu)面的內(nèi)部一致性。一般來說，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)和驗訌性因素分析(confirmatory factor analysis)

用以測試各構(gòu)面衡量題項的聚合效度(convergent validity)與區(qū)別效度(discriminant validity)。因為僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。所以我們必須對效度進行檢驗。效度是指工具是否能測出在設(shè)計時想測出的結(jié)果。收斂效度的檢驗根據(jù)各個項目和所衡量的概念的因素的負(fù)荷量來決定；而區(qū)別效度的檢驗是根據(jù)檢驗性因素分析計算理論上相關(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)，并納入計量經(jīng)濟學(xué)的聯(lián)立方程式，可同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含測量誤差，可同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。容許更大彈性的測量模型，可估計整個模型的擬合程度(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)的估計上，采用最大似然估計法(Maximum Likelihood，ML)；在模型的適合度檢驗上，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)三個方面的各項指標(biāo)作為判定的標(biāo)準(zhǔn)。在評價整體模式適配標(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)分析在郵政報刊中的應(yīng)用模式研究^[3]

　　郵政報刊生產(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)全面而真實地描述了郵政報刊發(fā)行的業(yè)務(wù)全流程，同時也沉淀了豐富的報刊客戶及訂閱信息，這些信息集中存儲在數(shù)據(jù)庫中，以報表為主進行展示。隨著數(shù)據(jù)分析方法的不斷進步，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用模式已經(jīng)不再局限于單純的報表方式，新的應(yīng)用模式不斷涌現(xiàn)，先進的數(shù)據(jù)分析手段將使郵政報刊數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大價值。

• 　　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)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析方法大致可以分為三張統(tǒng)計分析，以基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析為主高級分析，以計量經(jīng)濟建模理論為主；數(shù)據(jù)挖掘，以機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)倉庫等復(fù)合技術(shù)為主。對于郵政報刊全國集中的大數(shù)據(jù)量來說，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)用見表所示。

• 　　表數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用

統(tǒng)計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)中均有報表統(tǒng)計功能，如統(tǒng)計報刊業(yè)務(wù)量的同比、環(huán)比分析等。高級分析方法常常出現(xiàn)在向上級匯報的分析報告中，如時間序列分析中報刊業(yè)務(wù)量及收入隨著月份呈現(xiàn)季節(jié)性波動的曲線圖，相關(guān)分析中對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。在郵政儲蓄行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘方法正在以主題分析的形勢開展，如郵政儲蓄的VIP客戶分析、客戶進行流失分析等。在郵政報刊行業(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)分析在郵政報刊中的應(yīng)用模式

　　以《中國郵政郵務(wù)類信息化規(guī)劃》中報刊業(yè)務(wù)需求作為研究的著手點，分營銷、經(jīng)營、產(chǎn)品、渠道四個方面來進行數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模式的探索。

• 　　1、營銷類

　　營銷類數(shù)據(jù)分析主要圍繞市場營銷和客戶營銷兩方面來開展。一是報刊客戶細(xì)分。報刊客戶細(xì)分是以報刊訂閱客戶為對象，使用數(shù)據(jù)挖掘方法，根據(jù)客戶基本信息、興趣愛好、訂閱行為、客戶忠誠度等多個維度進行聚類分析，得出差異顯著的分群。以分群結(jié)果為基礎(chǔ)，總結(jié)歸納各個細(xì)分群的特征，發(fā)掘潛在的細(xì)分客戶的消費行為習(xí)慣，有針對性地對各個分群客戶開展?fàn)I銷活動。二是“高碼洋”專題分析。“高洋碼”專題分析主要為滿足郵政報刊發(fā)行局發(fā)展高端客戶的需求而進行的多系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析。參照業(yè)務(wù)部門提供的“高碼洋”刊物進行重點研究，交叉關(guān)聯(lián)現(xiàn)有的郵政系統(tǒng)如短信系統(tǒng)、郵儲系統(tǒng)、“自由一族”、航空客票、中郵快購網(wǎng)站等系統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)，得出在這些系統(tǒng)中潛在的報刊客戶群。

• 　　2、經(jīng)營類

　　經(jīng)營類數(shù)據(jù)分析主要包括對郵政報刊業(yè)務(wù)涉及全流程以及經(jīng)營模式等方面的分析，以及滿意度、投訴分析。一是報刊發(fā)行商業(yè)運營模式研究。報刊發(fā)行商業(yè)運營模式研究是根據(jù)規(guī)劃中“由傳統(tǒng)發(fā)行向數(shù)字化發(fā)行領(lǐng)域進軍”提出的，研究將引入市場調(diào)查手段，通過對報刊發(fā)行商業(yè)運營情況進行分析，發(fā)現(xiàn)郵政報刊發(fā)行的優(yōu)勢與不足，為應(yīng)對出版產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的迅猛發(fā)展形勢，提出數(shù)字發(fā)行策略模式。二是報刊發(fā)行流程優(yōu)化。在報刊現(xiàn)有的經(jīng)營管理模式下對統(tǒng)一接辦、統(tǒng)一結(jié)算、統(tǒng)一運營和報刊社維護、集團大客戶開發(fā)、報刊訂閱網(wǎng)站運營、數(shù)字發(fā)行等各個業(yè)務(wù)模式進行梳理，綜合運用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘方法，對相關(guān)環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中存在的問題，提出相應(yīng)的改善建議。

• 　　3、產(chǎn)品類

　　產(chǎn)品類數(shù)據(jù)分析主要指提供分析報告或數(shù)據(jù)服務(wù)，如報刊廣告價值報告、報刊要數(shù)服務(wù)等。一是報刊要數(shù)歷史數(shù)據(jù)分析。報刊要數(shù)歷史數(shù)據(jù)分析是對不j報刊歷年要數(shù)數(shù)據(jù)進行的監(jiān)測分析處理。該分析能E刊社及時掌握發(fā)行終端的詳實信息，尋找提高報刊有效發(fā)行量的途徑同時也為廣告商和廣告主提供同報刊發(fā)行情況的橫向?qū)Ρ确治?。二是報刊廣告價分析。報刊廣告價值分析來源于郵政報刊訂閱及零；數(shù)據(jù)和郵政報刊客戶群體數(shù)據(jù)，從報刊發(fā)行和讀者讀兩方面的各項指標(biāo)對比評價各地公開發(fā)行的主要曼刊的廣告價值，分析各報刊的競爭優(yōu)勢，將分析結(jié)以報告的形式呈現(xiàn)給廣告發(fā)行商。

• 　　4、渠道類

　　渠道類數(shù)據(jù)分析指對報刊的渠道運作狀況進行分千，為郵政報刊合理安排資源、增加渠道效能提供參， 為探索發(fā)現(xiàn)新渠道提供幫助。一是報刊訂閱方式析。報刊訂閱方式分析是對讀者訂閱報刊的多種方如支局訂閱、網(wǎng)上訂閱、電話訂閱等進行分析，一亨面，比較各種訂閱方式優(yōu)劣勢；另一方面，隨著讀訂閱習(xí)慣的變化，探索新的訂閱方式，吸引更多的戶訂閱報刊。二是郵政報刊發(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、機場、超市等新強勢終端對郵政零售業(yè)的沖擊，郵政報刊發(fā)行的主暮道地位受到了沖擊。通過對現(xiàn)有渠道的發(fā)行量、發(fā)亍特征進行歸納總結(jié)，一方面可以改善渠道建設(shè)中不符合實際情況的問題，另一方面也能從中探索出報刊發(fā)行新途徑。

　　綜上。郵政報刊順應(yīng)市場導(dǎo)向，由計劃經(jīng)營向市場化經(jīng)營轉(zhuǎn)變所提出的變革需求還有很多，在上述四個方面的應(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——報刊產(chǎn)品與潛在客戶挖掘

• 　　1、背景及內(nèi)容

　　該案例屬于營銷類應(yīng)用模式，案例以報刊業(yè)務(wù)從傳統(tǒng)經(jīng)驗型營銷向現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫營銷轉(zhuǎn)變的需要作為切入點，基于短信系統(tǒng)和量收系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，通過手機號碼將短信系統(tǒng)和量收系統(tǒng)中的報刊數(shù)據(jù)進行匹配整合，關(guān)聯(lián)報刊與短信的交叉用戶，采用聚類分析、相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)分析方法，對客戶數(shù)據(jù)做多維度的分群，進行報刊產(chǎn)品與潛在客戶分析，實現(xiàn)宏觀市場細(xì)分和微觀層面的產(chǎn)品營銷兩個基本內(nèi)容。

• 　　2、分析過程

　　該分析選擇了具有地域代表性的某省報刊訂閱客戶數(shù)據(jù)。整個分析過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建及模型業(yè)務(wù)解讀三個階段。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段將量收報刊營銷系統(tǒng)與短信系統(tǒng)關(guān)聯(lián)取數(shù)，形成中間層數(shù)據(jù)5大類數(shù)據(jù)，最后加載形成寬表。模型構(gòu)建階段應(yīng)用聚類算法將客戶數(shù)據(jù)按照偏好和訂閱習(xí)慣兩大類進行細(xì)分，最后將細(xì)分結(jié)果進行整合，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)角度對模型進行解讀，包括應(yīng)用落地建議。

• 　　3、分析成果

　　在宏觀市場層面，通過判斷客戶的訂閱年限、訂閱份數(shù)、訂閱種類、退訂份數(shù)、退訂種類將報刊現(xiàn)有客戶劃分為頻繁退訂人群、高價值人群、大眾訂閱人群和中端消費人群。以某省郵政報刊業(yè)務(wù)為例，確定了四類人群。

　　通過將報刊用戶進行群體劃分，確定了不同類別人群的訂閱偏好。以上述該省報刊為例，高價值客戶偏好的前10名報刊品種有：揚子晚報、現(xiàn)代快報、參考消息、讀者、環(huán)球時報、新華日報、：N．-T~J文摘、中國剪報、新民晚報、特別文摘(形象期刊)。其中，參考消息、讀者和環(huán)球時報是重點：N~IJ o此分析對于形成有針對性的訂閱目錄提供了依據(jù)。

　　在微觀產(chǎn)品營銷層面，確定如何向不同類型客戶，有針對性的推薦報刊產(chǎn)品的基本算法。首先提取了短信用戶，然后通過手機號碼實現(xiàn)用戶關(guān)聯(lián)其次，總結(jié)出既是短信用戶又是報刊用戶的人群在訂閱報刊產(chǎn)品方面的顯著特點(與整體報刊用戶比較)，分析交叉關(guān)聯(lián)客戶在報刊訂閱偏好方面與總體報刊客戶的差異，得出短信客戶對報刊的偏好；最后，根據(jù)“顯著性”和“客戶規(guī)?！钡戎笜?biāo)進行篩選，確定適合向各類客戶推薦的報刊種類，支撐精準(zhǔn)營銷。整個分析過程實現(xiàn)了有針對性地向不同類別潛在客戶推薦報刊產(chǎn)品。例如，通過分析得到向該省短信客戶推薦的報刊品種有：北方新報．新周末、興安廣播電視報、37°女人。該分析實現(xiàn)了“應(yīng)該向什么樣的客戶推薦哪些產(chǎn)品”的基本功能。

• 　　4、實際應(yīng)用

　　以某省為例，針對《看天下》的客戶進行分析，為該刊物挖掘出訂閱其他刊物的客戶人群。以一年的訂閱《看天下》客戶為分析數(shù)據(jù)，通過對興趣偏好的分析，得出同時訂閱其他雜志的情況。

　　在此基礎(chǔ)上對訂閱這幾種報刊的客戶進一步分析興趣偏好，得出訂閱《三聯(lián)生活周刊》《中國國家地理》《世界博覽》《特別關(guān)注》《青年文摘》《南方周末》的客戶對《看天下》的興趣更高，并向市場營銷部門建議對訂閱這幾種報刊的客戶推薦《看天下)。另外，對《看天下》的客戶前22大分類報刊的偏好進行分析，通過聚類與相關(guān)性分析《看天下》的客戶同時訂閱其他種類的報刊客戶的占比情況，發(fā)現(xiàn)排在前列的有養(yǎng)生保健、文學(xué)、電影電視、科普、投資理財五類興趣偏好，由此向市場營銷部門建議對偏好這些興趣的人群推薦《看天下》，并開展相關(guān)的營銷活動。

• 　　5、應(yīng)用效果及意義

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

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

　　(一)數(shù)據(jù)改變企業(yè)的運營管理決策方式

　　運營管理分為四種：移動化、云計算、大數(shù)據(jù)和全球化，作為4大力量中堅力量之一的大數(shù)據(jù)，正改變著企業(yè)的運營管理決策方式。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)部的管理運作數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運作數(shù)據(jù)，企業(yè)與客戶的關(guān)系及互動數(shù)據(jù)，客戶或潛在客戶在企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)之外的生活方式、活動、情感、社交等大數(shù)據(jù)，正為企業(yè)所采集和分析，企業(yè)洞察客戶需求更深入、更全面，對業(yè)務(wù)運營管控更及時有力，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“用數(shù)據(jù)說話”，決策更趨科學(xué)性、理性，更具定量化和可評估性以及準(zhǔn)確性和延續(xù)性。數(shù)據(jù)促進企業(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、更全面的客戶需求洞察，并以此支撐企業(yè)針對性運營管理決策的及時、科學(xué)、有效形成，促進企業(yè)運營管理的高效準(zhǔn)確運行以及企業(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個體為對象的形形色色、包羅萬象、細(xì)致入微、支撐洞察個體興趣需求和喜好的數(shù)據(jù)：另一方面也將原來現(xiàn)實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)。對于移動通信企業(yè)來說，客戶的社交網(wǎng)絡(luò)分析即一個重要的數(shù)據(jù)分析方向。社交網(wǎng)絡(luò)分析的內(nèi)容為：通過測算識別客戶與客戶之間關(guān)系所形成的圈子以及圈子中各客戶角色的判定，形成企業(yè)對各個客戶影響力和價值的判斷，在此基礎(chǔ)上，利用對這些圈子、角色和影響力的認(rèn)識，幫助企業(yè)實現(xiàn)相關(guān)營銷活動或產(chǎn)品套餐的推廣，提高企業(yè)營銷和運營管理的效率。

　　(2)客戶價值分析模型。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，不僅使得客戶行為需求喜好信息更豐富，而且可獲得客戶之間關(guān)系的數(shù)據(jù)信息。如在捆綁套餐營銷活動中，活動在用戶群中的擴散呈鏈狀發(fā)展，發(fā)展過程中，客戶的圈子構(gòu)成以及客戶對圈中其他用戶的影響力對活動推廣擴散有重要影響。如果能夠識別并借助有足夠影響力的客戶幫助推廣活動，活動的營銷效率必然有很大程度的提高?？梢?，數(shù)據(jù)時代，當(dāng)企業(yè)的客戶分析在原有以客戶為對象進行分析的基礎(chǔ)上，增加以客戶與客戶之間關(guān)系為對象的分析時，客戶的價值測算和分析也將隨之發(fā)生變化，客戶的價值不再僅是個體客戶消費體現(xiàn)的價值，還應(yīng)增加個體客戶對所在群體內(nèi)其他客戶的影響力指標(biāo)。

　　(三)企業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的必要性

　　(1)實時數(shù)據(jù)分析支撐的營銷運營管理應(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)時代，一些先進的企業(yè)已經(jīng)基本實現(xiàn)洞察力驅(qū)動的精確營銷運營管理。數(shù)據(jù)時代，客戶數(shù)據(jù)更為豐富和細(xì)致，企業(yè)對客戶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)實現(xiàn)客戶洞察的能力在數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)處理和分析方面將更高效，甚至達(dá)到實時，所以支撐營銷運營管理全流程各環(huán)節(jié)決策的數(shù)據(jù)流可以與營銷運營管理的工作流達(dá)到同步，企業(yè)可以綜合客戶的歷史消費行為信息和客戶當(dāng)前行為，實時做出針對個體客戶的個性化營銷策略，從而在提高營銷命中率的同時及時有效地識別并抓住稍瞬即逝的營銷機會，極大地提高營銷運營管理效率。

　　(2)數(shù)據(jù)分析促進智能管道運營應(yīng)用的落實。對于企業(yè)來說，智能管道的核心能力在于，根據(jù)客戶行為，實時為客戶推薦并調(diào)配網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時代，很難滿足智能管道運營的要求，因為涉及的問題與前述客戶體驗的實時測算一樣，由于技術(shù)條件限制不可能達(dá)到：數(shù)據(jù)時代，對半結(jié)構(gòu)化機器數(shù)據(jù)實時采集、處理和分析的技術(shù)逐漸成熟，將大大促進智能管道運營管理落實的進程。

　　其實現(xiàn)原理基本類似于客戶體驗管理，最大的差別僅在于，智能管道以對客戶產(chǎn)品使用行為測算的數(shù)據(jù)與提供產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源做對應(yīng)，從而在保證客戶體驗達(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，通過實現(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)對數(shù)據(jù)支撐的體系規(guī)劃和趨勢

　　(1)梳理并整合業(yè)務(wù)部門對數(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)帶來的機會并避免“心急吃不得熱豆腐，反被熱豆腐傷害”的問題，建議企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)IT系統(tǒng)分階段實現(xiàn)：第l階段，將原來支撐報表分析的EDW優(yōu)化升級到支撐高級分析的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)運營管理系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)分析功能嵌入業(yè)務(wù)流程。

　　(2)以職能部門提供整體IT支撐方式向嵌入業(yè)務(wù)流程實時數(shù)據(jù)的分散能力支撐方式轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變趨勢又稱IT支撐“消費化”趨勢。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時代，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)運營管理決策集中提供數(shù)據(jù)報表、分析甚至挖掘支撐，是公認(rèn)的高效IT支撐方式；數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)從支撐企業(yè)中高層運營管理決策普及到支撐企業(yè)的產(chǎn)品運營、市場運營、客戶服務(wù)，甚至在智能管道運營全流程中涉及從企業(yè)中高層運營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，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)動的各項運營管理應(yīng)用即成為不可能的任務(wù)。

　　所以，數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)要真正改變企業(yè)運營管理決策方式，使企業(yè)上下形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化為標(biāo)志性特征，每個人都要做好與數(shù)據(jù)打交道的能力和心理準(zhǔn)備，而IT系統(tǒng)運營管理部門也將不得不面臨數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、處理到分析、提供和管理的過程，在各業(yè)務(wù)運營管理流程、各部門、各類用戶間如何高效運行、高效交互、高效支撐的更復(fù)雜的IT系統(tǒng)支撐問題。