在当今的商业环境中，数据科学和商业智能方法对于发现有用且富有成效的模式和观察结果至关重要。探索性数据分析（EDA）帮助深入了解数据，发现数据的新方面。在商业领域，核心目标是最大化利润并提高业务效率。商业智能涉及通过数据提取有用的管理知识和智能。
如果能够高效利用数据和结论，可以显著提高公司的盈利能力。正确的实施有助于将静态计划转变为不仅高效而且面向未来的系统。这是使用数据科学的优势所在。系统/模型不仅准备好了，而且还准备好了数据和过去的经验，使其能够高效工作并根据需要进行调整。
数据科学是一系列工具、逻辑、技术和机器学习算法的融合，其目标是从原始数据中解码隐藏的模式并得出结论。数据科学可以通过处理数据的历史来解释正在发生的事情。
数据科学已经在日常生活中的许多方面找到了应用，它被用来预测天气、股市预测、健康科学、金融、物流、销售预测等。数据科学和机器学习的使用无疑将改善商业智能的实施。这将导致企业效率的提高和战略规划的改善。
分析可以被描述为塑造和转换数据以得出结论和做出更好决策的过程。通常，收集大量数据很容易，但将其应用于有意义的目的仍然是一个挑战。
在2015年麦肯锡的一篇文章中，他们指出，在整个组织中使用数据分析的零售商可以将其营业利润率提高60%以上。微软的Power BI现在拥有数百万用户，这解释了使用数据来利用商业决策的日益增长的趋势。
数据驱动的决策制定
数据科学包括各种方法和过程，支持和指导从原始数据中提取信息和知识。如果正确使用数据科学，在商业中有广泛的应用。
业务分析师将与业务管理合作，并参与EDA，这是一种分析数据集、总结其主要特征、处理数据并提炼数据的方法，以便能够高效地使用数据。有了大量数据，企业可以做出更好的商业、财务和营销决策。
如果企业有之前的数据，知道哪种产品在何时何地销售良好，它们可以以提高销售的方式工作。大数据对零售店和快速消费品卖家非常有帮助。有了正确的数据，可以做出各种重要决策，从而提高利润。
数据驱动的决策制定有许多应用。例如，在金融领域，可能是找出使用云服务的最经济方式，或者是雇佣新员工的最便宜方式。或者可能是推广新产品的最便宜方式。
在营销方面，通过数据驱动的决策制定，可以找出哪种促销媒体具有最佳覆盖范围和投资回报率（ROI）。在公司整体增长的情况下，数据可以用来跟踪客户忠诚度。过去的客户数据可以被带来并分析，以找出最忠诚客户的人口统计数据。
数据科学在行动
数据科学在公司的各个功能领域都有广泛的应用。金融公司使用它进行信用评分、交易、欺诈检测和数据库管理。
像亚马逊和沃尔玛这样的大公司在各个领域使用数据科学：从营销到供应链管理，从预测需求到人力资源。许多公司已经成为专门处理数据科学的数据挖掘公司。
让来看一个例子。假设现在是印度的节日季节，印度的节日季节显示出印度客户在时尚购物方面非常高的趋势。假设Myntra想要在这个季节增加其销售。因此，他们将拿出过去5年的数据，检查哪些产品或哪种类型的产品销售得更多，并超额库存，以便他们不会缺货，从而增加他们的销售。
那么，分析大量数据的路线图是什么？可以隔离出6个步骤。
数据收集
对于企业来说，它将通过销售、过去的客户数据、其产品或服务数据库、特定产品或服务的表现如何等。
数据存储
将跟踪所有数据，大公司一直在这样做，对于任何新兴公司，任何数据挖掘公司都可以为他们这样做。
数据清理
将包括移除会导致机器学习算法出现问题的不良数据和条目。有各种数据清理方法和技术可用。
最重要的部分，数据分析和可视化，用于解码数据中的模式并找到结论性的事情。最后一步是从数据中收集相关结论并做出决策。在商业中使用数据驱动决策的目标必须是最大化利润并提高业务效率。
它在行业中的实施
数据无处不在，公司的数据分析团队从各种来源收集数据。它可能是Web分析、应用数据库、客户反馈表单、BI平台等。
例如，每当对亚马逊购买进行评分并给出评论时，就会生成两种类型的数据：一种是评分，这是分类数据，评论文本将有助于文本分析、情感分析和其他NLP任务。
同样，假设使用像Zomato这样的食品配送服务，正在生成大量数据。这将包括位置数据、价格、对食物的兴趣、支付习惯（卡、网上银行、货到付款等）。所有这些数据对公司来说都是非常有益的。有了公司拥有的所有数据，就归结为有效的实施。
一个真实的例子是沃尔玛在任何可能的自然灾害之前如何储备。在2004年飓风弗朗西斯之前，沃尔玛高管想知道他们应该大量保留哪些类型的商品。他们的数据团队查看了过去的购买数据，以找出哪些商品会卖得更多。
结果发现，草莓波塔特和啤酒是最受欢迎的食品项目。风暴过后，通常有一段时间的停电和煤气管线中断，草莓波塔特非常受欢迎，因为它们不需要任何加热，可以持续很长时间。而啤酒则是用来放松的。沃尔玛通过保持充足的波塔特和啤酒供应，让佛罗里达人感到高兴，他们自己也获得了很好的利润。
UPS是世界上最大的包裹递送公司之一。UPS也利用数据来优化包裹运输。他们的网络规划工具（NPT）使用机器学习来解决物流和运输挑战，比如包裹应该如何路由、计划和何时交付。AI还建议自己的路线。该平台据报道为UPS节省了数百万美元。
良好的EDA帮助很多
在数据被处理和提炼之后，可以在该数据上进行EDA。它用于对数据进行调查，找到模式，发现异常，使用统计学得出结论。计算的改进导致了EDA的发展。
更好的分辨率显示器、复杂的用户界面、4K显示器都使EDA成为一种更愉快的体验。过去，当不得不在图纸上绘制条形图的日子已经一去不复返了。现在，只需在团队中共享Power BI仪表板即可。
图表、图形和数据视觉提供了关于如何进行的有价值结论。现在可用的大量数据可以被应用，并且可以从高度详细的数据中获得发现和洞察。
从数据科学的角度来看，EDA非常有价值，以确保产生的结果是有效的，并且适用于所需的商业环境。EDA允许对一个数据字段的内容及其与其他数据字段的交互进行系统评估，这通常是代表行为或数据的关键指标，企业想要分析或预测（例如，客户年龄、客户消费、特定区域的特定产品销售等）。
这些方法有助于识别行为的潜在原因，识别可能有问题或虚假的数据点，并发展假设以测试，这将塑造他们的分析和模型开发策略。
通过EDA方法，假设得到验证，模式得到识别，这有助于理解问题和模型选择。这确保了高质量的分析，并验证数据是按照预期生成的。
提高组织的战略规划
成功的数据挖掘和数据处理将导致有效的EDA，这将为公司提供更好的商业策略，帮助战略管理、高效决策、供应链管理，从而使公司获得竞争优势。
这将反映在经济上的表现，以利润的形式。成功的组织战略规划旨在实现期望的未来、目标或实现期望的目标。这是关于从更广泛的角度看待并优化行动方案。
有了数据、数字、统计、预测和其他洞察，从数据科学的角度进行准备。这无疑增加了优势。例如，在公司中，如果市场和其产品销售的所有参数都被预测，它们能够将它们的方法汇总到一个集中的企业计划、组织结构和预定义的预算中。所有这些都有助于公司的有效运行。
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嗨，是Prateek Majumder，数据科学和分析爱好者。
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Prateek Majumder
Prateek是一位具有人工智能和数据科学坚实基础的动态专业人士，目前在Jio Institute攻读PGP。他拥有电气工程学士学位，并在TCS Digital担任系统工程师，擅长API管理和数据集成。Prateek还有在初创公司如AppleX和Milkie Way, Inc.的产品营销和分析背景，他参与了增长活动和技术博客管理。他因其结构化思维和解决问题的能力而受到认可，获得了Dr. Sudarshan Chakraborty最佳学生表现奖。Prateek精通多种语言，对技术充满热情，继续在快速发展的AI和技术领域扩展他的专业知识。