1.1 自助式数据分析

我们常常听到自助式数据分析、商务智能、探索性分析、大数据等这类“高大上”的概念，它们究竟代表了什么？与处在数据时代的我们有什么关系呢？下面先简单介绍一下这几个概念。

自助式数据分析（Self-service Data Analytics）： 通过独立、自主的方法完成数据分析过程，从而获取数据洞察，进而可以采取有价值的行动。比如，通过分析某只股票的走势，发现其遵循一定的规律，再根据该规律采取一种买卖策略，最后从交易中获取利润。如今，大多数人或多或少都在进行数据分析。

商务智能（Business Intelligence）： 简称BI，从概念而言，其主要运作形式是利用历史数据和当下的数据为企业的经营活动提供基础分析，以辅助企业进行商业决策和制订计划。从技术而言，BI是指具体的技术解决方案，如SAP BW、Informatics等BI工具。因此，BI既是指一套方法论，也是指某种具体的技术和报表工具。

探索性分析（Exploratory Data Analytics）： 数据分析的类型通常可以分为两种。一种是操作性分析，即根据类似固定格式的透视表进行分析，输入与输出都是相对固定的，例如资产平衡表、账龄表等属于此类分析报表。另一种是探索性分析，即分析的过程根据分析的假设发生变化，例如分析商品A的销量为什么在7月同比提高了30%，也许是因为天气，也许是因为促销，还有可能是因为竞品。数据分析没有一定之规，要根据当时的环境加以假设，再通过分析加以求证。

大数据（Big Data）： 指传统数据处理软件不足以处理的大量或复杂的数据集。大数据的特征是数据量大、处理速度快、价值大，以及具有多样性和真实性。

在企业环境中，自助式分析是以 自助方式探索、分析大数据的商务智能方案， 简称 自助式BI 。图1.1.1所示的关系图阐述了几者之间的关系。