社會(huì)的飛速發(fā)展給許多行業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇，這些行業(yè)越來(lái)越趨向依靠大數(shù)據(jù)的分析做出決策。那么如何利用分析學(xué)工具解決數(shù)據(jù)發(fā)掘問(wèn)題，并且促進(jìn)行業(yè)增長(zhǎng)呢?我們從以下幾個(gè)主要行業(yè)進(jìn)行分析。

保險(xiǎn)業(yè)

以前的保險(xiǎn)公司是依靠人工進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣的，除此以外，他們還要分析客戶群體并處理運(yùn)行中出現(xiàn)的各種問(wèn)題。這一過(guò)程不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)錢，也容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。 人工分析依靠的是歷史數(shù)據(jù)，不可能對(duì)實(shí)時(shí)情況做出反應(yīng)，這意味著人工分析無(wú)法避免類似于詐騙這樣的威脅，因?yàn)檫@類威脅都是事情發(fā)生后才能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

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據(jù)英國(guó)保險(xiǎn)業(yè)協(xié)會(huì)估計(jì)，每年未被發(fā)現(xiàn)的詐騙金額高達(dá)19億英鎊(約22億歐元，合163億人民幣)，由此導(dǎo)致投保人每人每年要多花費(fèi)50英鎊保費(fèi)。根據(jù)2015年保險(xiǎn)詐騙調(diào)查報(bào)告顯示，詐騙集中在意外保險(xiǎn)(31%)和保險(xiǎn)申請(qǐng)(12%)這兩個(gè)方面。 現(xiàn)在保險(xiǎn)公司可以運(yùn)用更加先進(jìn)的分析學(xué)工具來(lái)避免這些威脅。通過(guò)分析學(xué)工具，英國(guó)的某汽車保險(xiǎn)公司幫助每名投保人節(jié)約了2英鎊的資金。瑞士的某保險(xiǎn)公司把不合規(guī)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)降低到1%以下。

保險(xiǎn)業(yè)運(yùn)用分析學(xué)工具的好處：

• 風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)更準(zhǔn)確;
• 可以更好地比對(duì)花費(fèi)與定價(jià)，來(lái)發(fā)現(xiàn)和維系客戶;
• 減少索賠中的失誤;
• 節(jié)約索賠決策時(shí)間;
• 通過(guò)分析不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)以減少詐騙的發(fā)生;
• 減少由失誤、不良債權(quán)、訴訟和客戶流失導(dǎo)致的成本費(fèi)用，以獲得更高利潤(rùn)，提高客戶滿意度。

銀行業(yè)

金融機(jī)構(gòu)使用數(shù)據(jù)分析工具的動(dòng)機(jī)其實(shí)各不相同，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)公布的一份調(diào)查結(jié)果向我們展示了這其中的區(qū)別。

但是不論他們的動(dòng)機(jī)如何，對(duì)銀行業(yè)來(lái)說(shuō)分析學(xué)工具的優(yōu)勢(shì)是顯而易見的。 “美國(guó)銀行家研究”機(jī)構(gòu)(American Banker Research)對(duì)170名銀行家進(jìn)行了調(diào)查。其中28%的人認(rèn)為顧客份額是機(jī)構(gòu)獲得的***收益，18%的人則認(rèn)為貸款虧損的減少是最關(guān)鍵的收益。 譯者注：顧客份額是一個(gè)企業(yè)為某一顧客所提供的產(chǎn)品和服務(wù)在該顧客同類產(chǎn)品和服務(wù)消費(fèi)總支出中所占的百分比。 很多銀行表示，***程度地利用網(wǎng)上資源有益于維持客戶忠誠(chéng)度。下圖展示了一家歐洲銀行依靠分析學(xué)工具，使得廣告點(diǎn)擊率提高了27%，銷售額提高了12%。

醫(yī)療業(yè)

近年來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域出現(xiàn)了很多新變化，列舉其中幾個(gè)：

• 醫(yī)療業(yè)越來(lái)越趨向于價(jià)值導(dǎo)向，因?yàn)榭蛻魧?duì)高質(zhì)量的服務(wù)要求越來(lái)越高;
• 外科醫(yī)生和護(hù)士數(shù)量不足，這要求醫(yī)院設(shè)法提高員工的工作效率;
• 成本發(fā)生變化，因?yàn)樗劳雎式档土耍圆±龜?shù)量增多;
• 醫(yī)學(xué)研究獲得了更多的投資，因此新的藥物和療法不斷被發(fā)現(xiàn)。

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這些變化增加了醫(yī)保提供者面臨情況的復(fù)雜性。運(yùn)用客戶導(dǎo)向分析工具，醫(yī)保提供者能夠輕易地實(shí)現(xiàn)以下功能：

• 發(fā)現(xiàn)疾病類型，防止疾病爆發(fā)，并快速對(duì)醫(yī)療緊急事故做出反應(yīng);
• 跟蹤預(yù)防性治療，比如可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)中有多少人接種過(guò)流感疫苗;
• 高效地分配有限的員工資源;
• 通過(guò)客戶在醫(yī)院網(wǎng)站的瀏覽歷史，預(yù)測(cè)他們的需求和病情;
• 減少浪費(fèi)，麥肯錫咨詢公司(McKinsey)預(yù)計(jì)，每年在臨床治療、研發(fā)和公共健康上，美國(guó)醫(yī)療行業(yè)能夠節(jié)省3000多億美元。

教育行業(yè)

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教育行業(yè)擁有很多數(shù)據(jù)來(lái)源，比如：

• 錄取記錄(通常包含了社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)、歷史表現(xiàn)和健康情況數(shù)據(jù)等);
• 實(shí)驗(yàn)室情況，圖書館、咖啡廳和一般消費(fèi)記錄;
• 出勤率、考試分?jǐn)?shù)和評(píng)分等級(jí)情況;
• 體育運(yùn)動(dòng)記錄。

但是，這些數(shù)據(jù)很難用于提高教育環(huán)境和預(yù)測(cè)學(xué)生需求。

亞利桑那州立大學(xué)率先運(yùn)用分析學(xué)，提升了用戶體驗(yàn)。該網(wǎng)站國(guó)際頁(yè)面收集的數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)站訪問(wèn)量來(lái)自世界各地，這促使學(xué)校在網(wǎng)頁(yè)上提供了不同的語(yǔ)言選項(xiàng)。

電子商務(wù)

幾百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站都爭(zhēng)先恐后地向同樣的客戶群體推銷商品，在這種情況下，如果不使用數(shù)據(jù)分析工具，商家就很難把握面臨的銷售環(huán)境和客戶情況。 電子商務(wù)企業(yè)有很多標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)性能，其中“轉(zhuǎn)換能力”是衡量性能的最關(guān)鍵的指標(biāo)(KPI)。對(duì)于那些轉(zhuǎn)換能力不高的網(wǎng)站可以進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)背后的原因。很多優(yōu)秀的網(wǎng)站分析工具都可以做到這一點(diǎn)，這里列舉了一部分網(wǎng)站分析工具：

Wappalyzer整理出來(lái)的這份表格顯示，大部分網(wǎng)站都使用網(wǎng)站分析工具，如woocommerce.com 使用KISSmetrics，shutterstock.com使用crazy egg，app.hubstaff.com使用 woopra。

政府

盡管政府在產(chǎn)能和信息通訊技術(shù)上占主導(dǎo)地位，他們也在盡職盡責(zé)地投資開發(fā)報(bào)表工具、計(jì)算機(jī)設(shè)備和數(shù)據(jù)庫(kù)，但是在數(shù)據(jù)收集和定性分析上政府依然面臨著困難。 我們不僅要運(yùn)用分析學(xué)工具發(fā)掘數(shù)據(jù)，也要使用分析學(xué)工具提高分析質(zhì)量以解決問(wèn)題。我們從數(shù)據(jù)中發(fā)掘的價(jià)值越多，就越能利用數(shù)據(jù)提高市民的生活質(zhì)量。

以美國(guó)政府網(wǎng)站為例，政府部門能夠看到一定時(shí)間內(nèi)，訪問(wèn)其網(wǎng)站的人數(shù)、訪問(wèn)的內(nèi)容以及下載的文件。這些數(shù)據(jù)清楚地顯示了人們所需要的政府服務(wù)。

結(jié)論

文中列舉的事例，展示了分析學(xué)工具的益處。這說(shuō)明任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展契機(jī)，都依賴于其數(shù)據(jù)分析的能力。市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了很多性價(jià)比很高的分析工具，操作上也很簡(jiǎn)便。這就意味著企業(yè)不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)收集和儲(chǔ)存基礎(chǔ)設(shè)施，就能夠輕松地使用他們的數(shù)據(jù)。