业务分析是指用于持续迭代探索的新技能、幼稚实践、营销、新技术和业务工具算法。它用于深入调查各自公司以及该公司在市场上的竞争对手的过去业务表现，以获得自己和竞争对手的洞察力，即他们做了什么，他们怎么做，他们到目前为止做了什么错误，什么是他们对客户或消费者做出的虚假承诺。这些数据对于市场增强期间的组织非常有用，并以有效的方式推动整个业务规划。
冷漠，过去的智能完全专注于使用一组连续的指标，统计数据来计算过去的表现，并作为商业计划的完整指南，这也是基于数据、统计、概率和数学方法。但现在情况不同了，我们拥有大量数据，因此我们可以使用数据科学、数据分析等，这些也可以成为熟练的业务分析师的一部分。
商业分析以现代方式大量使用统计分析。它还包括解释性和预测性建模方法、基于事实的管理和基于固定数据/信息驱动的管理，以有效地推动决策制定。因此，它与管理科学、数据科学和数据分析密切相关。分析用作驱动人工决策的输入或可能驱动完全自动化的决策。如果我们谈论商业智能，那么我们可以看到查询、报告、在线分析处理 (OLAP) 和警报。
分析类型
1. 描述：
描述性分析是对早期使用的早期简单统计技术的应用，这些技术还描述了数据集或数据库中包含的内容。
示例：年龄条形图，用于描绘希望按年龄定位新游戏制作客户的游戏公司的客户。
2. 诊断：
诊断分析是描述性分析的继承者，它允许分析师更深入地挖掘问题或问题以找到问题的根源。它通常以数据发现、向下钻取、数据挖掘等技术为特征。
3. 预测：
预测分析是先进的统计技术和工具、方法、信息学软件的应用，我们还可以考虑所有运筹学方法来识别预测变量，也可以用来构建预测模型，实时识别趋势和关系在描述性分析中不容易观察到。
示例：多元回归用于显示工作时间、工作类型、雇用工资单的资格之间的关系。
4. 规定：
规范性分析实际上是决策科学、管理科学和运筹学方法论（也是应用数学技术）的一种应用，以充分利用可分配资源。
示例：一家广告预算有限且只想向目标客户投放广告的初创公司。因此，这里可以使用规范分析的线性规划模型来为仅关注目标客户的公司优化分配各种广告媒体的预算。
商业分析的应用
1. 在金融领域：
- 预算
- 金融计划
- 投资组合管理
- 投资银行
- 预测等
示例：如今，金融公司拥有大量的金融数据，因为现在所有人都可以轻松访问金融设施。使用智能商业分析工具可以帮助以高效的方式使用这些数据来确定产品的正确价值。此外，我们可以使用历史信息，训练有素的业务分析师可以轻松研究特定股票/产品/资产的表现趋势，并可以就客户是否保留或出售它向客户提供一些更有力的建议。
2. 在营销方面：
深入研究竞争对手销售、竞争对手市场、竞争对手卖家、消费者行为的购买模式，分析合适的趋势，帮助寻找我们可以定位的受众，根据目标区域和目标受众采用广告技巧，预测供应需求等。
示例：使用业务分析可用于衡量特定广告策略对客户的有效性。也可以将其与其他多种策略进行比较，然后找出最佳策略区域，明智地定位客户等。
进一步在大规模看到这一点后，所有这些数据都可以用来建立忠诚的客户，根据他们所需的规范准确地提供他们想要的东西，这些规范由经过验证的工具和训练有素的业务分析师进行分析。
3. 人力资源 (HR) 专业人员：
人力资源专业人士可以使用分析工具来收集大学的数据，以找出有关高绩效候选人教育背景的详细信息，不仅可以在学术领域，还可以在课外和课外活动中找到学生的详细信息。与组织相关的活动，对于老员工来说，HR可以用来分析员工流失率、总服务年限、性别、年龄等。这些细节可以在老员工的晋升和选拔中起到核心作用。一个新的候选人。
示例： HR 经理可以使用 BA 的数据预测员工晋升时间、保留率。
4. 消费者关系管理
业务分析通过分析产品的关键性能指标帮助组织与那里的客户建立更好和可持续的关系，这有助于以后做出决策并制定生动实用的策略来维持与消费者的关系。客户的其他社会经济因素购买模式、消费者的生活方式、消费者的好恶等的统计和相关数据，对于消费者关系管理（CRM）部门来说是最重要的。
示例： ABC Pvt。 Ltd. 是一家生产软饮料的 FMCG 公司，希望改善其在一个国家特定地区的服务，或者我们可以说是特定的地理区域。借助数据分析工具和业务分析，组织可以预测客户在特定细分市场的每个站点的偏好、吸引他们的地方，并相应地改善与客户的关系。
5. 在制造业
商业分析可以帮助组织的制造单位
- 供应链管理
- 计算目标的性能
- 库存管理
- 风险缓解计划
- 基于产品数据等提高效率
示例： ABC Pvt. 的制造总监。 Ltd. 想要了解过去 20 年中用于制造产品 X 的机器性能的详细信息。机器的这些历史数据将帮助他评估机器的性能，然后可以决定 ABC 组织是否会购买新机器，这将根据维修/维护成本来决定机器将超过购买新机器的成本。
6. 信用卡公司
这也将有助于银行业，因为最终信用卡与银行捆绑在一起。业务分析工具和分析师将在一段时间内查看客户的信用卡交易，该时间段可能以月、年、10 年、周等为单位。这将决定许多因素，例如：
- 客户的财务状况
- 金融知识
- 客户的生活方式
- 购买偏好
- 行为趋势等
示例：信用卡公司通过仅根据交易和地理区域选择目标受众来帮助制造业和零售业。根据最初由信用卡公司生成的交易报告，可以出售给零售和制造公司，以便他们可以更好地预测消费者的选择，他们的消费模式，对购买竞争对手产品的偏好，喜欢不喜欢等。这些以前的（旧的）信息，以及当前的信息，帮助他们使他们的广告策略、营销策略更具吸引力。
除了上述突出的领域，商业分析在生物医学、生物科学、医疗保健、物联网、欺诈检测、国防、销售、网络安全、快速消费品行业、Niti Ayog、选举委员会等各个领域都有帮助。