数据分析

商业智能

商业智能（Business Intelligence，BI）通过技术和策略收集、分析和展示业务数据，帮助做出更明智的决策。BI 工具通常用于数据可视化、报表生成和数据分析，以支持业务运营和战略规划。

当然这门科技不是仅仅用于商业，几乎可用于所有需要数据分析和可视化的领域，目前国际主流使用商业智能BI这个概念，我们也顺应潮流，日常我们用“数据分析”的概念更多。

应用案例

中国肉食数据图谱

时间：2019

地点：北京、杭州

环保基金会的数据分析和可视化。

项目概述：

项目采集数据源自联合国粮农组织FAO、中国国家统计局、欧盟和美国农业部等，我们从事原始数据挖掘、清洗、分析和可视化并撰写报告，研究中国对比世界范围的畜牧业和水产品的生产及肉食消费状况。

合作机构：

• 中国生物多样性保护与绿色发展基金会（绿发会），中国政府背景的大型环保基金；
• 良食基金，绿发会下属分支的项目主办机构；
• Brighter Green’s consultants，提供专家支持的美国智库；

数据分析（Data Analysis）

概念定义： 数据分析是指使用统计学、数学和计算工具来审查、清理和建模数据，以便从中提取有用的信息和结论。数据分析的目标是揭示数据中的模式、趋势和关系。

应用：

商业：

数据分析帮助公司了解客户行为、优化运营流程和制定战略决策。例如，通过分析销售数据，公司可以确定哪些产品最受欢迎，并调整库存和营销策略。

医学：

在医学研究中，数据分析用于发现疾病的风险因素、评估治疗效果和开发新的医疗技术。例如，通过分析患者数据，可以识别出特定疾病的高危人群。

科学研究：

数据分析在各类科学研究中广泛应用，用于验证假设、进行实验分析和得出结论。例如，天文学家使用数据分析来研究恒星和行星的运动。

数据可视化（Data Visualization）

概念定义： 数据可视化是指使用图形、图表和其他视觉工具来表示数据。数据可视化的目的是通过视觉手段使复杂的数据更易于理解和解释。

应用：

商业报告：

在商业报告中，数据可视化用于直观地展示关键绩效指标、市场趋势和财务状况。例如，使用折线图展示销售趋势，或使用饼图展示市场份额。

研究成果展示：

研究人员使用数据可视化来展示研究成果，使其更易于理解和交流。例如，使用热力图展示基因表达数据，或使用柱状图展示实验结果。

地理信息系统（GIS）：

在地理信息系统中，数据可视化用于展示地理数据和地理模式。例如，使用地图展示人口分布、交通流量或环境数据。

数据分析为数据可视化提供基础，而数据可视化则使数据分析的结果更易于理解和应用。