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1业务驱动的分析需求识别 如果要识别与业务运营优化相关的分析需求就需要梳理业务需求的背景、现状与目标。 若由战略或变革提出可能的分析需求则应进行战略目标解耦识别分析需求了解业务现状与制定目标。 初步识别分析结果的应用场景。 2数据驱动的分析需求识别 在集成的数据环境中进行数据挖掘探索可能的分析应用。 识别分析需求和确认应用领域。 初步识别分析结果的应用场景。 3价值与可行性评估 确定数据分析主题。 分析需求的业务价值评估包括业务基线、分析主题的业务影响与可增进的效益。 分析前提与可行性包括识别目前业务流程与可能的影响因素探讨业务现状因素并制定对应的分析解決方案呈现出对应解决方案可提升的效益对方案所需资源和数据的可行性进行评估。 根据相关的历史数据进行假设和分析并明确业务范围。
2数据准备 深入探索数据资产目录识别与分析主题可能相关的数据。 提供数据源、数据标准、数据流等信息。 收集与整合原始数据生成分析数据集。 根据分析需求进行数据筛选和质量分析。
3方案设计 明确要分析的业务目标与相关假设。 定义数据集中的分析目标、样本与筛选条件。 设计所需变量、指标、可能的分析方法和产出。 规划分析的应用场景。
4建模与验证
1 决定是否需要分析建模 根据技术复杂度、业务效益和资源评估该分析需求是否需要分析建模。若需要分析建模且通过项目评审则应进行高阶分析若不需要建模分析则运用BI分析。 2 建模与验证 根据数据分析方案创建模型对模型的参数和变量进行调整根据应用场景选择适用的模型并与业务分析师确认模型成效与应用并进行优化进行模型相关验证如准确度和稳定度评估及效益评估。 3 试算分析 对数据分析方案中不需分析建模的场景和应用根据数据分析方案进行分析结果的计算并选择合适的展示方式。 4 编写数据分析线下验证报告 记录分析结果与发现。 根据洞察发现建议业务应用场景。 建议模型监测方式。
5 决定是否需要IT开发 根据模型验证成果分析建模、预估业务效益、IT开发所需的成本和资源来评估分析结果是否需要IT开发。若需要则通过评审后转入IT开发流程若不需要则进入业务应用并结束流程 6 模型线上验证 设定线上验证范围与场景。 进行线上验证制定模型监控机制含监控频次和监控要素 生成分析模型线上验证报告。 进行业务试运行与推广。
7 转运营 与数据分析模型所属领域的业务代表确认转正式运营计划启动业务正式运营。
