2.4 数据情境化（Data Contextualization）：赋予数据商业含义

[raziarazia]

* 定义： 将数据与业务流程、时间、事件、目标等结合起来，使其在特定场景下具有更深层的意义和可解释性。
* 关键方法：
* 时间序列分析： 理解数据随时间的变化趋势、周期性、异常点。
* 事件关联分析： 将数据与特定商业事件（如促销活动、产品发布、系统故障）关联。
* 业务规则整合： 将企业内部的业务逻辑和规则编码到数据分析中。
* 语义标注与元数据管理： 为数据添加业务含义的标签和描述，方便理解和检索。
* 数据血缘追踪： 了解数据的来源、转换过程，确保数据可信度。

2.5 高级分析与洞察生成：从数据到智慧
* 描述性分析： 发生了什么？（报表、仪表盘）
* 诊断性分析： 为什么发生？（钻取、根本原因分析）
* 预测性分析（Predictive Analytics）： 将 赞比亚 Viber 数据 会发生什么？（机器学习、时间序列预测）
* 模型： 回归、分类、聚类、决策树、神经网络等。
* 应用： 客户流失预测、销售预测、欺诈检测、设备故障预测。
* 规范性分析（Prescriptive Analytics）： 我们应该做什么？（优化算法、推荐系统）
* 模型： 强化学习、优化模型。
* 应用： 供应链优化、个性化推荐、资源调度、自动决策建议。
* 自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）：
* 从文本、图像、视频中提取结构化信息和洞察。
* 如：客服对话分析、产品缺陷检测、消费者情绪分析。

2.6 数据可视化与交互：洞察的有效传达
* 重要性： 将复杂的数据和分析结果以直观、易懂的方式呈现，便于非技术人员理解和决策。
* 可视化类型： 仪表盘、图表（柱状图、折线图、散点图、热力图）、地理信息图、网络图。
* 交互式仪表盘： 用户可以自定义视图、钻取数据、探索不同维度。
* 讲故事的数据可视化： 通过数据叙事引导用户理解洞察。
* 工具： Tableau, Power BI, Qlik Sense, Superset, ECharts, D3.js。