什么是高级分析？

这些技术超越了传统的商业智能 (BI) 和描述性统计，应用了预测性分析、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、数据挖掘和统计分析等方法。高级分析的目标是使组织能够做出数据驱动型决策，预测未来趋势并优化业务流程。

高级分析使用先进的算法和计算能力，处理复杂的数据集并提供更深入的洞察分析，最终提高性能、增加创新和竞争优势。

高级分析的历史植根于数据分析和计算技术的演变，该技术在过去数十年中取得了长足进步。

20 世纪初期主要是手动进行数据分析，者涉及基本统计方法和简单计算。计算机在 20 世纪中叶出现，彻底改变了数据处理方式，有助于进行更复杂的分析。20 世纪 60 年代和 70 年代，数据库和数据管理系统的发展为高效存储和检索大量数据奠定了基础。

在 20 世纪 80 和 90 年代，商业智能工具兴起，利用这些工具，各组织能够生成报告并进行描述性分析。这些工具根据历史数据提供洞察分析，但其预测能力有限。同时，随着统计软件和方法的不断进步，为更复杂的数据分析技术铺平了道路。

1990 年代末和 2000 年代初标志着大数据时代的开始，而其背后的推手则是来自互联网、社交媒体与传感器技术的数据的指数级增长。在此期间，数据挖掘、ML 以及预测性分析和规范性分析等更为先进的分析工具和技术均实现了发展。R 和 Python 等开源编程语言的出现则使高级分析方法的获取变得更为民主化。

近年来，人工智能和机器学习的进步将高级分析推向了新的高度。云计算使存储和处理大量数据点变得更加容易。同时，人工智能算法能够以前所未有的速度和精度分析数据，而且该领域又涌现出生成式人工智能这一新兴工具。

高级分析和传统业务分析在几个关键方面（主要为：复杂性、技术和结果）有所不同。

高级分析包含各种尖端技术。其中涉及的部分关键技术包括：

预测性分析：该技术使用历史数据、统计算法和 ML 来预测未来结果。它可帮助组织预测趋势、识别风险并抓住机遇。

统计分析：该技术使用统计方法来收集、审查和解释数据。其中包括假设检验、回归分析和方差分析，以确定数据中的关系和趋势。

文本分析：文本分析或文本挖掘可通过 NLP、情感分析和文本分类从非结构化文本数据中提取有用信息。

大数据分析：该技术利用 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库等技术处理和分析大型、多样化的数据集（结构化、半结构化和非结构化）。

聚类分析：它是一种用于高级分析和数据挖掘的技术，且旨在将一组对象或数据点分组为簇或组。

高级分析依赖一系列复杂的技术来处理和分析复杂的数据集。所使用的一些关键技术包括：

AI 技术可帮助系统通过数据进行学习、识别模式并以最少的人为干预做出预测或决策。此类技术包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。

NLP 技术（例如 Google Cloud Natural Language API 或 IBM Watson 中的技术）可分析并理解人类语言，从而实现文本分析、情感分析与聊天机器人功能。SAS、RapidMiner 和 KNIME 等软件可用于探索大型数据集，以便通过数据挖掘技术来揭示隐藏的模式、相关关系和洞察信息。

像 Apache Hadoop 和 Apache Spark 这样的科技，通过提供分布式存储和并行计算功能促进了海量数据集的处理和分析。利用现代数据仓储解决方案，组织将能够高效地存储、管理和查询大量结构化和半结构化数据。

数据科学家会使用现代 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra 和 Elasticsearch），这些数据库旨在处理大量数据。Apache Kafka 和 Apache Flink 支持实时数据处理和分析，以便组织分析数据流并即时做出决策。R 和 Python 提供丰富的统计分析与数据科学库（例如，R 的 caret 和 Python 的 scikit-learn），且被广泛用于执行复杂的统计分析以及构建 ML 模型。

AWS、Microsoft Azure 和 IBM Cloud 等平台可为存储、处理和分析大型数据集提供可扩展的基础设施和服务，以使高级分析更易被获取且更具成本效益。

IBM Cognos SAS Predictive Analytics 和 RapidMiner 等分析平台和应用程序能够创建预测模型，根据历史数据预测未来趋势和行为。分析工具还能将复杂的数据转化为交互式的直观数据可视化，帮助用户更好地了解趋势、模式和洞察分析。

高级分析在各个行业中具有多样化的应用，推动效率、决策和创新方面得到实质性改进。

在医疗保健领域，高级分析对于预测疾病爆发、制定个性化治疗计划以及优化医院运营均至关重要。通过分析患者数据和病史，医疗保健提供方可识别表明存在潜在健康问题的模式，从而实现早期干预和更有效的治疗。

此外，高级分析还可通过预测患者入院情况和优化人员配置水平来协助管理医院资源，从而改善患者护理整体水平和运营效率。

在金融行业，从业者可使用高级分析进行欺诈检测，风险管理和客户细分。金融机构可使用神经网络来检测可能表明出现欺诈活动的异常交易模式，从而为客户提供更高水平的安全性。

风险管理团队利用预测模型来评估各种经济状况的潜在影响，帮助银行做出更明智的投资决策。此外，高级分析可以实现更精确的客户细分，提供量身定制的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

在需求预测、定价优化和供应链管理等领域，零售业从高级分析技术中获益匪浅。零售商通过分析历史销售数据以及天气和经济指标等外部因素，准确预测需求，确保库存水平符合客户需求。

高级分析还有助于制定动态定价策略，让零售商能够根据实际市场趋势和竞争情况实时调整价格。此外，通过优化供应链运营，零售商可以降低成本，缩短交货时间，从而增强整体客户体验。

在制造业，先进的分析技术推动了预测性维护、质量控制和生产优化方面的改进。预测性维护利用传感器数据和 ML 模型在设备故障发生前对其进行预测，从而减少停机时间并延长机器的使用寿命。

通过分析生产数据来识别缺陷及其根本原因，可强化质量控制流程，从而确保提高产品质量并减少浪费。此外，高级分析还可优化生产计划和流程，从而提高效率并降低运营成本。这些应用可共同助力实现更可靠、更高效的生产运营。