数据分析现状与决策引擎优化

"模型定义-决策引擎KWS-数据分析现状分析及解决方案" 本文将深入探讨决策引擎KWS在数据分析中的应用以及当前数据分析的现状和改进策略。KWS模型基于PDMA（Problem Definition, Data Preparation, Model Creation, Model Application）方法论，旨在为业务活动提供有力的分析支持，以提升效率和效果。 首先，PDMA建模方法论是整个分析过程的核心。在Problem Definition阶段，我们需要明确业务问题，评估业务环境，设定建模目标，并制定项目计划。Data Preparation包括理解数据、收集原始数据、检验数据质量、描述数据以及构建建模所需的宽表。Model Creation涉及数据抽样、数据探索、数据修正、模型创建、测试设计以及技术评估和业务评估。最后，在Model Application阶段，模型会被部署、评分、监控和维护，确保其在实际业务中的有效应用。 当前，数据分析存在一系列问题。例如，陕西电信虽然已有多个分析系统，但它们并未完全满足对关联分析和实时决策的需求。分析集中在事后评价，缺乏事前预测和事中控制，无法适应精确化管理的要求。此外，还面临缺乏清晰的长期目标、模型效果评估不足、取数效率低下、模型IT实现困难、数据质量问题以及分析框架不完善等问题。 解决这些问题的关键在于设立明确的分析目标。例如，BASS模型可用来构建分析目标，该模型关注用户采纳新产品或服务的过程，适用于理解客户获取和保留的动态。数据分析生命周期应涵盖从问题定义到模型应用的全过程，强调数据服务于业务应用的重要性。通过引入数据分析，可以将传统的决策模式转变为更智能、更依赖数据驱动的模式。 为改善现状，应采取以下对策和行动计划： 1. 设立长期的分析目标，并分解为具体、短期的任务，进行时间跟踪和效果评估。 2. 提高数据处理效率，减少取数时间，优化模型构建流程。 3. 加强模型管理，包括生命周期管理和结构设计，确保模型的及时更新和优化。 4. 完善数据质量，建立数据质量管理体系，提高数据的准确性和可靠性。 5. 清晰定义业务系统框架，梳理分析模型的职责，明确集市管理责任。 6. 建立模型例行化流程，确保模型的持续运行和效果监控。 通过这些措施，可以构建起强大的数据分析能力，更好地服务于企业的精确化管理与营销，提升整体业务绩效。