[br][br] 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。[br][br] 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合[br][br][b] （1）数据分析工具：[/b]各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷地实现数学建模，快速响应分析需求。[br][br][b] （2）传统分析：[/b]在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括结构分析、杜邦分析等模型，方法成熟，应用广泛。[br][br][b] （3）常规分析：[/b]揭示数据之间的静态关系；分析过程滞后；对数据质量要求高。[br][br] 随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富。[br][br][b] （4）数据挖掘：[/b]就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。同时将统计学和计算机技术等多学科进行结合，揭示数据之间隐藏的关系 将数据分析的范围从“已知”扩展到“未知”，从“过去”推向“将来”。[br][br][b] （5）商务智能：[/b]一系列以事实为支持，辅助商业决策的技术和方法，曾用名包括专家系统、智能决策等，一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成对数据分析的体系化管理，数据分析的主体依然是数据挖掘。[br][br][b] （6）大数据技术：[/b]从多种类型的数据中，快速获取知识的能力及数据挖掘技术的衍生。[br][br][b] （7）数据可视化：[/b]大数据时代，展示数据可以更好辅助理解数据、演绎数据。[br][br][justify][b]（一）数据分析标准流程[/b][/justify] CRISP-DM为90年代由SIG组织提出，目前是被业界广泛认可的数据分析流程。[br][br] （1）业务理解（business[br]understanding）：确定目标、明确分析需求。[br][br] （2）数据理解（data[br]understanding） ：收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量。[br][br] （3）数据准备（data[br]preparation）：选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据。[br][br] （4）建立模型（modeling）：选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型。[br][br] （5）评估模型（evaluation）：对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程。[br][br] （6）部署（deployment）：分析结果应用。[br]数据分析的标准流程可以由以下两个框架图（图1-1-4，图1-1-5）予以说明：

[br][br][justify][b]（二）数据分析标准流程的案例解析[/b][b][/b][/justify][br][br] 案例：农夫山泉用大数据卖矿泉水[br][br][b] 业务背景：[/b]告诉人们这是一家什么样的企业，业务活动主要有哪些？同时描述业务的主要瓶颈及困惑是什么？[br][br] 这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个角落，农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……，这样的点每个业务员一天要跑15个，按照规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员，每天会产生的数据量在10M，这似乎并不是个大数字。[br][br] 但农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。当这些图片如雪片般进入农夫山泉在杭州的机房时，这家公司的CIO胡健就会有这么一种感觉：守着一座金山，却不知道从哪里挖下第一锹。[br][br] 胡健想知道的问题包括：怎样摆放水堆更能促进销售？什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大？气温的变化让购买行为发生了哪些改变？竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响？不少问题目前也可以回答，但它们更多是基于经验，而不是基于数据。[br][br] 从2008年开始，业务员拍摄的照片就这么被收集起来，如果按照数据的属性来分类，“图片”属于典型的非关系型数据，还包括视频、音频等。要系统地对非关系型数据进行分析是胡健设想的下一步计划，这是农夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步骤。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析，如果人的位置有更多的方式可以被监测到，那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷，而描绘画卷的是一组组复杂的“0、1、1、0”。[br][br] SAP全球执行副总裁、中国研究院院长孙小群接受《中国企业家》采访时表示，企业对于数据的挖掘使用分三个阶段，“一开始是把数据变得透明，让大家看到数据，能够看到数据越来越多；第二步是可以提问题，可以形成互动，很多支持的工具来帮我们做出实时分析；而 3.0时代，信息流来指导物流和资金流，现在数据要告诉我们未来，告诉我们往什么地方走。”[br][br][b] 业务理解：[/b]将业务的瓶颈及困惑进一步凝练及具体化，能够清晰描述要解决的主要问题是什么。在本案例中，聚焦形成的主要问题是“如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本”。[br][br] SAP从2003年开始与农夫山泉在企业管理软件ERP方面进行合作。彼时，农夫山泉仅仅是一个软件采购和使用者，而SAP还是服务商的角色。而等到2011年6月，SAP和农夫山泉开始共同开发基于“饮用水”这个产业形态中，运输环境的数据场景。[br][br] 关于运输的数据场景到底有多重要呢？将自己定位成“大自然搬运工”的农夫山泉，在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元的550ml饮用水，其中3毛钱花在了运输上。在农夫山泉内部，有着“搬上搬下，银子哗哗”的说法。如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。[br][br][b] 数据理解：[/b]如果说业务理解是用文字描述需要解决的问题，那数据理解就是用数学思维或算法原理来描述需要解决的问题。在本案例中，在业务理解的基础上，转换出来的数据理解是：首先这是一个预测问题，所应用的预测模型的数据输入端是生产和销售链条上的所有数据，输出的是总成本最优化。[br][br] 在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相的产品（350ml饮用水），在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通常的做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。”[br][br] 这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产品缺多少，送多少；其次，让400 家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。[br][br] 也就是说，销售的最前端成为一个个神经末梢，它的任何一个痛点，在大脑这里都能快速感知到。[br][br][b] 数据准备：[/b]将问题从文字描述转换成数学描述后，接下来就是收集各种数据源，并进行数据集的归一化处理，或对异常值及缺失值进行处理，以保证数据的有效性。[br][br] 基于上述场景，SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来，包括高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。[br][br] “日常运营中，我们会产生销售、市场费用、物流、生产、财务等数据，这些数据都是通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM，再通过Business Object展现。”胡健表示，这个“展现”的过程长达24小时，也就是说，在24小时后，物流、资金流和信息流才能汇聚到一起，彼此关联形成一份有价值 的统计报告。当农夫山泉的每月数据积累达到3TB时，这样的速度导致农夫山泉每个月财务结算都要推迟一天。更重要的是，胡健等农夫山泉的决策者们只能依靠 数据来验证以往的决策是否正确，或者对已出现的问题做出纠正，仍旧无法预测未来。[br][br][b] 建立模型：[/b]本案例是通过成熟的大数据应用平台将数据和算法进行整合，形成整体解决方案。在实际解决问题时，往往要应用不同的算法进行测试，并选择应用场景最合理或结论性状最优的模型算法，比如应用于预测的算法有各种时间序列算法或朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。[br][br] 2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。[br][br] 胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。[br][br] 这些基于饮用水行业实际情况反映到孙小群这里时，这位SAP全球研发的主要负责人非常兴奋。基于饮用水的场景，SAP并非没有案例，雀巢就是SAP在全 球范围长期的合作伙伴。但是，欧美发达市场的整个数据采集、梳理、报告已经相当成熟，上百年的运营经验让这些企业已经能从容面对任何突发状况，他们对新数 据解决方案的渴求甚至还不如中国本土公司强烈。[br][br][b]  [/b][b]模型评估：[/b]通过测试集的输入来对算法的稳定性及可靠性进行评估，从而形成商业模型。[br][br] 这对农夫山泉董事长钟总而言，精准的管控物流成本将不再局限于已有的项目，也可以针对未来的项目。这位董事长将手指放在一台平板电脑显示的中国地图上，随着手指的移动，建立一个物流配送中心的成本随之显示出来。数据在不断飞快地变化，好像手指移动产生的数字涟漪。[br][br] 以往，钟总的执行团队也许要经过长期的考察、论证，再形成一份报告提交给董事长，给他几个备选方案，到底设在哪座城市，还要凭借经验来再做判断。但现在，起码从成本方面已经一览无遗。剩下的可能是当地政府与农夫山泉的友好程度，这些无法测量的因素。[br][br][b] 应用：[/b]将实际数据集或即时发生的数据集连入模型，产生有价值的数据产品。[br][br] 有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。[br][br] 获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资源尚有优化空间。通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。”