这是三篇系列文章中的第一篇。本文概述了移动应用程序数据的业务分析。所涉及的各种数据建模技术可用于提供定价、收益预测和用户潜在购买的预测。后面的文章将讨论移动应用程序开发人员特别感兴趣的主题，例如具有关联规则的业务分析及其与大数据的结合使用。1.商业分析简介商业分析可以称为艺术和科学，它是基于大量数据形成信息和商业价值的见解。它在当今市场上的重要性与日俱增。当今的现代企业可以访问各种来源的数据（例如移动用户行为数据）。但这些数据在商业规划和市场研究机会中往往没有得到充分利用。为什么？因为原始数据就像一匹脱缰的野马，企业首先要对大量数据进行妥善整理，为业务分析奠定基础。在移动应用程序的上下文中，观察到的数据是业务分析的基础，可以分为三类（见下面的信息图）：上下文（例如根据业务上下文中的公司优势和劣势识别机会和威胁），用户（例如，您如何确定哪些用户组最有可能在一周内进行应用内购买？）和交易（例如，应用内购买何时发生？）。业务分析是一个循序渐进的过程，旨在实现逻辑解释以证实观察到的数据模式。调查和实验数据可以补充以后的业务分析。根据以下Gartner调查，许多垂直领域最普遍的数据来源是交易数据。零售业(93%)和银行业(83%)等传统行业是利用商业交易数据最活跃的行业。这与20世纪70年代条形码在零售业的广泛应用和银行业的信用评分有关，堪称商业分析的起源。在移动应用方面，Countly完整的一站式数字分析解决方案平台提供交易（如应用内购买记录）和日志数据（如个人用户事件记录、漏斗记录、应用内搜索词记录）以建立强大的业务分析基础。资料来源：Gartner2013II。商业分析的价值数据驱动的营销在用户忠诚度、用户参与度和市场增长方面提供了可证明的结果。数据驱动营销领域的领导者组织报告的用户参与度和市场增长远高于其同行。根据2015年福布斯报告，落后者在用户参与度/忠诚度方面获得竞争优势的可能性是落后者的三倍（74%对24%），实现收入倍增的可能性几乎是落后者的三倍（55%对20%）).数据分析推动对业务的理解，主动识别潜在问题，揭示增长加速器，并了解当前和未来的利润驱动因素。创造的价值是巨大的，嵌入在公司和用户行为数据中的洞察在源头整合后对公司内部不同部门如营销、物流、财务和人力资源管理具有无可估量的价值。3.业务分析核心技术介绍出色的移动体验有望来自Uber、Amazon等行业领导者。这些组织进行了业务转变，以跨渠道和设备提供相同的体验。这些企业注重用户体验，有效切入大数据相关点，建立用户洞察门槛，这是企业的核心资源。接下来业务分析技术可以分为：1.监管方法可以针对以下问题(1)分类行为分析(Classification)如提款机(ATMs)：不同地区的提款机每台准备多少张纸币天？清算取款金额的因素。（2）欺诈检测（Frauddetection）等预测分析（Prediction）：如何从海量交易记录中找出欺诈事件？指出异常高的现金交易或错误顺序的采购订单编号。2.非监督法(1)电商购物篮（PurchaseBasket）等关联规则（Association）：同时购买礼品包装纸和礼品卡的比例（57%），同时购买礼品包装纸的比例在购买礼物一周后（28%）。(2)数据缩减(DataReduction)，如PerformanceEnhancementProgramme：如何指出与企业营运优化相关的数据？观察同类企业的表现和做法，获得相关数据意识。业务分析还包括数据探索和数据可视化等领域，这些领域同时考虑了监督和非监督方法。这可以在以下信息图中进行总结，以了解监督和非监督方法所涵盖的空间。4.采取行动总之，绝大多数公司都拥有海量数据，可以迅速将其转化为有价值的见解。为了展示业务分析的力量，您可以考虑首先限制业务分析目标以快速识别数据机会。然后以初始分析为基础重新投资于更深入的分析，围绕盈利能力、营销活动和销售人员配置创建一个循环，以做出更明智的业务决策。我为刚开始做手机数据分析的读者总结了以下几点技巧，以提高成功的概率：首先，记得要思考结果，“结果是什么？或者我需要什么样的结果？”。这一步需要一些时间，但结果肯定会让企业感到饥饿。第二，敏捷、快速、分阶段思考，而不是包罗万象、缓慢思考。分析小型数据集以确定机会所在。第三，在查看这些数据集时，首先考虑高价值数字，例如流失分析、一致的用户价值和细化增长驱动因素。第四，投资适当的人力或顾问资源。当然，企业首先要从现有团队中挑选合适的人才，比如有数据库经验的人员。第五，重复构建和创造更多价值的过程。这个过程可以每月、每季度或视情况进行。为了提高效率，构建模板以简化未来的分析。笔者介绍陈俊勋担任Countly中国及亚太区营销经理。Countly是一个开源的数据分析平台，提供完整的用户行为数据，可以轻松完整的导出。Countly为移动和网络应用程序提供高级分析和营销。我们非常重视开源软件和50多个开源库、SDK和框架。我们提供开源SDK和整个后端，包括服务器端组件和仪表板。欢迎联系Countly(hello@count.ly)。
