QBUS1040：商业分析基础同步课

商业分析是当今市场上一个强大的工具，可用于制定决策和商业战略。各行各业的组织都会产生大量数据，这反过来又增加了对精通数据并知道如何解读和分析这些信息的专业人员的需求。如果大家在学习悉尼大学这门课程的时候遇到一些难题可以看看这篇关于QBUS1040：商业分析基础同步课。

一、关于QBUS1040

本单元为学生提供必要的基础和技能，帮助他们学习商业分析的二年级课程，并顺利完成商业分析专业的学习。讨论的理论模型源自现实生活中的商业应用和决策问题。该单元提供了线性代数(矩阵特性)和微积分的基础知识，并将这些方法应用于多变量回归模型。

涉及的主题包括逻辑回归、交互作用和非线性效应。该单元还介绍了优化的主要思想(特别是二次问题)，并展示了如何利用优化模型进行统计估算。在了解商业分析所需的数学基础的同时，本单元还帮助学生掌握编程技能，以解决商业领域的实际问题。本单元使用 Python 等现代编程语言。

二、什么是商业分析?

商业分析是使用定量方法从数据中提取信息以做出明智的业务决策的过程。

商业分析有四种主要方法：

1. 描述性：解释历史数据以识别趋势和模式。

2. 诊断性：解释历史数据以确定为什么会发生某事。

3. 预测性：使用统计学来预测未来的结果。

4. 规定性：应用测试和其他技术来确定在特定情境下哪种结果会产生最佳结果。

这四种商业分析方法可以单独使用，也可以结合使用，以分析过去的工作并改善未来的业务绩效。

三、商业分析与数据科学的区别

要了解商业分析是什么，还重要的是要区分它与数据科学之间的区别。虽然这两个过程都是分析数据以解决业务问题，但商业分析和数据科学之间的区别在于数据的使用方式。

商业分析关注的是从数据中提取有意义的见解并可视化数据，以促进决策过程，而数据科学则专注于使用算法、统计模型和计算机编程来理解原始数据。尽管它们有所不同，但商业分析和数据科学都从数据中获取见解，以指导业务决策。

为了更好地理解数据见解如何推动组织绩效，以下是一些公司通过使用商业分析从中受益的方式。

四、商业分析的好处

1. 更明智的决策

在面临重要战略决策时，商业分析可以成为宝贵的资源。

当网约车公司Uber在2018年初升级其“客户关怀工单助手”(COTA)时，这个工具使用机器学习和自然语言处理来帮助代理商在处理支持工单时提高速度和准确性。该公司使用规定性分析来检查新版本是否比其初始版本更有效。

通过A/B测试(比较两种不同选择的结果的方法)，公司确定更新后的产品导致了更快的服务、更准确的解决建议以及更高的客户满意度分数。这些见解不仅简化了Uber的工单解决流程，还为公司节省了数百万美元。

2. 更高的收入

采用数据和分析计划的公司可能会获得显著的财务回报。

麦肯锡的研究显示，投资大数据的组织平均可以获得六个百分点的利润增长，对于跨足五年的投资，这个数字会提高到九个百分点。

与此趋势相呼应，BARC最近的一项研究发现，能够量化他们从数据分析中获得的收益的企业报告称，他们的收入平均增加了8%，成本减少了10%。

这些发现说明了强大的商业分析战略可能带来的明显财务回报，这是许多公司在大数据和分析市场增长的情况下可以受益的领域。

3. 提高运营效率

除了财务收益外，分析还可以用于微调业务流程和运营。

根据毕马威最近发布的一份关于基础设施新兴趋势的报告，许多公司现在使用预测性分析来预测维护和运营问题在变得更加严重之前的情况。

一家调查的移动网络运营商指出，他们利用数据可以在事故发生前七天预测到事故。凭借这些信息，该公司可以更有效地安排维护，不仅可以节省运营成本，还可以确保将资产保持在最佳性能水平。

五、为什么学习商业分析?

以数据驱动的方式处理业务可能会带来巨大的好处，但许多公司报告称，分析角色中的熟练员工数量有限。

LinkedIn将商业分析列为2020年公司最需要的技能之一，而劳工统计局预测，经营研究分析师的工作将在2031年前增长23%——这一增长速度远高于所有职业的平均水平。

“很多人可以处理数字，但我认为他们将只有非常有限的职位，除非他们可以帮助解释这些分析在企业竞争背景下的背景，”汉蒙德在之前的一次采访中说道。

六、商业分析师需要的技能

成功的商业分析不仅仅是了解如何处理数字。除了收集数据并使用统计方法进行分析外，解释结果的关键思维技能也是至关重要的。强大的沟通技能对于有效传达见解给那些不熟悉高级分析的人也是必要的。一名高效的数据分析师既具备技术能力，又具备软技能，以确保组织最好地利用其数据。

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