進入數(shù)字經(jīng)濟時代，無論是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化還是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的推進，數(shù)據(jù)分析都是整個鏈條的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。尤其是在各個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級過程中，以數(shù)據(jù)分析釋放業(yè)務(wù)價值，扮演至關(guān)重要的作用。

作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要玩家，諸葛智能近期再次升級了其產(chǎn)品技術(shù)體系。3月22日，諸葛智能舉辦主題為“數(shù)聚變 新經(jīng)營”的2023春季發(fā)布會，重磅發(fā)布三大核心產(chǎn)品新版本：諸葛CDP 2.0、諸葛io 3.0、諸葛CEP 2.0。尤其值得關(guān)注的是諸葛io已經(jīng)升級到3.0版本，并帶來了諸多新的數(shù)據(jù)分析思考。

那么，諸葛智能切入數(shù)據(jù)分析的核心邏輯是什么，如何看待數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢，諸葛io 3.0又有哪些顯著的技術(shù)、功能升級，如何賦能企業(yè)的業(yè)務(wù)？帶著這些問題，數(shù)據(jù)猿專訪了諸葛智能CTO文革，探討新形勢下數(shù)據(jù)分析的發(fā)展思路和諸葛智能的實踐經(jīng)驗。

數(shù)據(jù)分析的全新階段：自助式業(yè)務(wù)分析

文革認(rèn)為，按照技術(shù)和分析主體兩個維度，可以將數(shù)據(jù)分析劃分為三個階段，分別是傳統(tǒng)商業(yè)分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)分析和自助式業(yè)務(wù)分析。

數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)發(fā)展了較長時間了，數(shù)據(jù)分析技術(shù)也處于快速發(fā)展過程中。大體來看，統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對推動數(shù)據(jù)分析的發(fā)展起到重要作用。其中，數(shù)據(jù)挖掘幫助用戶從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和規(guī)律，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可有助于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識，進一步提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。近期，ChatGPT大火，讓我們見識到了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的巨大潛力，如何將大模型的能力應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析上，成為業(yè)界探索的熱點。

此外，從計算層面，分布式計算、云計算也極大的推動的數(shù)據(jù)分析的發(fā)展。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，單臺計算機已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)分析的需求。分布式計算技術(shù)的出現(xiàn)，使得多臺計算機可以協(xié)同工作，大大提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。云計算技術(shù)的發(fā)展，使得用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)據(jù)分析軟件和服務(wù)，無需購買和維護昂貴的硬件和軟件設(shè)備，降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。

總體上看，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷迭代進化，讓數(shù)據(jù)分析能力極大提升的同時，還大大降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。這為數(shù)據(jù)分析行業(yè)從傳統(tǒng)商業(yè)分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)分析向自助式業(yè)務(wù)分析演進奠定了堅實的基礎(chǔ)。

自助式分析，最核心的特征就是業(yè)務(wù)人員、管理人員能夠不通過技術(shù)人員的協(xié)助，按照業(yè)務(wù)需求來自助式的進行數(shù)據(jù)分析，拿到分析結(jié)果。以往，業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析是割裂的，由不同的人來完成。業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員看待問題的視角、話語體系往往存在很大的差異，業(yè)務(wù)人員不懂技術(shù)，技術(shù)人員不懂業(yè)務(wù)，在溝通過程中可能存在“驢唇不對馬嘴”的情況。

與之相比，自助式業(yè)務(wù)分析，將業(yè)務(wù)分析與數(shù)據(jù)分析“合二為一”，業(yè)務(wù)人員自己就可以做數(shù)據(jù)分析，省去了跟技術(shù)人員的溝通過程，完全可以按照自己的業(yè)務(wù)訴求來進行數(shù)據(jù)分析，大大提升了分析效率。

在文革看來，相對于以前的分析手段，自助式分析有多方面的價值，主要體現(xiàn)在：

降低人工成本。如果數(shù)據(jù)分析高度依賴技術(shù)人員，企業(yè)尤其是大中型企業(yè)，往往需要配備相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)團隊，這是一筆巨大的人力成本支出。實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員自助式數(shù)據(jù)分析之后，可以大幅壓縮相關(guān)技術(shù)團隊，省去相應(yīng)的成本開支。

提升業(yè)務(wù)反映效率。相對于人力成本的節(jié)省，自助式分析更大的價值在于減少數(shù)據(jù)分析時間，提升數(shù)據(jù)分析效率。以往的數(shù)據(jù)分析鏈路是：業(yè)務(wù)人員整理數(shù)據(jù)分析需求，把需求給到技術(shù)人員，技術(shù)人員進行數(shù)據(jù)處理，然后將數(shù)據(jù)分析結(jié)果返回給業(yè)務(wù)人員。如果給的結(jié)果不滿足需求，往往還需要多次溝通。市場瞬息萬變，時間就是效率，時間就是金錢，如果由于業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析的割裂而拉長整個反饋鏈條，數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)的支撐作用就會大打折扣。然而，用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)分析的核心要義，如果不能有效支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)分析的價值就不能得到有效釋放。

提升企業(yè)數(shù)據(jù)安全水平。數(shù)據(jù)分析鏈條越長，環(huán)節(jié)越多，接觸的人也就越多，數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險就越大。通過自助式分析，可以縮小數(shù)據(jù)權(quán)限范圍，避免非相關(guān)人員接觸到敏感的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，有助于保護數(shù)據(jù)安全。

諸葛io3.0，以最新產(chǎn)品踐行自助式分析理念

既然自助式業(yè)務(wù)分析這么好，那為什么以前不這樣做呢？

要想實現(xiàn)自助式業(yè)務(wù)分析，需要具備一定的基礎(chǔ)。首先，企業(yè)高層要有業(yè)務(wù)自助分析的理念，并在企業(yè)中推動落地。并且，企業(yè)要建立完備的數(shù)據(jù)權(quán)限管控體系，確保數(shù)據(jù)安全。有了這些基礎(chǔ)之后，關(guān)鍵就是要有性能強大、簡單易用的自助式業(yè)務(wù)分析產(chǎn)品。

基于這樣的理念，諸葛智能持續(xù)迭代諸葛io產(chǎn)品，在產(chǎn)品性能、易用性方面持續(xù)提升，并迭代到3.0版本。

據(jù)文革介紹，諸葛io 3.0在以下幾個方面持續(xù)突破，并取得顯著成效：

更易用

降低數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的操作門檻，是實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員自助分析的關(guān)鍵前提。學(xué)習(xí)門檻低、易上手，業(yè)務(wù)人員才可以擺脫對技術(shù)人員的依賴，獨自完成數(shù)據(jù)分析閉環(huán)。因此，諸葛智能通過諸多功能優(yōu)化，持續(xù)降低數(shù)據(jù)分析門檻。比如，以引導(dǎo)式操作，來幫助業(yè)務(wù)人員進行數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化、業(yè)務(wù)看板等方式，讓數(shù)據(jù)分析更加直觀；靈活的用戶分群管理和洞察，360°用戶視圖；支持多個平臺移動協(xié)同辦公，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時共享，讓多個業(yè)務(wù)人員可以聯(lián)合分析等。

更豐富的分析模型

在文革看來，通過數(shù)據(jù)分析模型，可以將一些有效的分析方法、分析思維產(chǎn)品化。借助分析模型，可以有效引導(dǎo)業(yè)務(wù)人員進行自助式數(shù)據(jù)分析。因而，分析模型是數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵的功能模塊，不同的業(yè)務(wù)分析訴求需要不同的分析模型來滿足。為此，諸葛io產(chǎn)品配備了二十余種分析模型和工具，并持續(xù)擴充模型庫，涵蓋整體分析、事件分析、漏斗分析、頁面分析、留存分析、用戶分群、用戶粘性分析等等。

一個分析模型可以實現(xiàn)特定場景的業(yè)務(wù)分析需求，比如通過收入分析模型，可以分析總收入、ARPU、ARPPU、支付用戶等指標(biāo)，為營銷決策提供全面數(shù)據(jù)支持；用戶粘性分析，可以直觀了解周期內(nèi)用戶到底有多少天在使用企業(yè)自身產(chǎn)品，甚至可以更準(zhǔn)確的分析用戶使用產(chǎn)品的某個功能的相關(guān)數(shù)據(jù)，為提升用戶粘性、優(yōu)化產(chǎn)品功能提供決策支撐。

搭積木式構(gòu)建復(fù)雜業(yè)務(wù)分析模型

單個分析模型往往只能滿足單一或者簡單的業(yè)務(wù)分析訴求，然而，很多業(yè)務(wù)場景往往是復(fù)雜的、復(fù)合性的，單一模型已經(jīng)不能滿足需求，這就需要依據(jù)不同行業(yè)客戶具體的應(yīng)用場景，來將多個分析模型進行合理的組合，形成更完善的分析模板。

例如，一個汽車行業(yè)客戶有“?？?rdquo;、售后等業(yè)務(wù)需求，在這個業(yè)務(wù)場景中，需要先分析到客率、到店率，之后要分析客戶轉(zhuǎn)化率，接著分析利潤率，這些不同的指標(biāo)共同組成了一個具有行業(yè)應(yīng)用場景屬性的分析模板——4S店售后服務(wù)分析模板。

為了更好滿足行業(yè)客戶復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，諸葛io可以實現(xiàn)以搭積木方式將多個模型進行組合，形成更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)分析體系。例如，可以將用戶畫像、留存分析、粘性分析、用戶分群、收入分析、漏斗分析等模型結(jié)合，系統(tǒng)性分析用戶的行為偏好，了解用戶屬性，找到導(dǎo)致用戶流失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進而為提升客戶滿意度奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

多產(chǎn)品融合，構(gòu)建全鏈路數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系

上面的模型組合，還只是停留在諸葛io產(chǎn)品內(nèi)部。在諸葛智能的客戶服務(wù)實踐過程中發(fā)現(xiàn)，客戶需要搭建采集+分析+營銷閉環(huán)。為此，諸葛智能構(gòu)建全鏈條數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系，將數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品諸葛io與諸葛智能的CDP、CEP產(chǎn)品高度融合，提供一站式解決方案。

其中，諸葛CDP 2.0是升級推出全場景動態(tài)實時的客戶數(shù)據(jù)管理平臺，諸葛io 3.0是深入業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析平臺，諸葛CEP 2.0 是以用戶為中心的用戶互動平臺，三項產(chǎn)品相互配合，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)應(yīng)用（營銷）的閉環(huán)。

緊跟最新技術(shù)趨勢，讓數(shù)據(jù)分析更易用、更敏捷、更智能

最后，數(shù)據(jù)猿與文革深入探討了數(shù)據(jù)分析行業(yè)的未來發(fā)展態(tài)勢，包括：圖像、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)分析將進一步發(fā)展；自動化數(shù)據(jù)分析平臺、可視化數(shù)據(jù)分析工具、自然語言處理等技術(shù)的應(yīng)用將有望進一步降低數(shù)據(jù)分析門檻，推動業(yè)務(wù)人員自助數(shù)據(jù)分析的普及；數(shù)字孿生與數(shù)據(jù)分析將深度融合；ChatGPT等大模型將推動數(shù)據(jù)分析的變革等。

具體來看：

數(shù)據(jù)分析技術(shù)將逐漸向多領(lǐng)域和多維度發(fā)展，圖像、語音數(shù)據(jù)分析比例持續(xù)提升。

數(shù)據(jù)分析技術(shù)的未來發(fā)展趨勢是多樣化和智能化。數(shù)據(jù)分析技術(shù)將逐漸向多領(lǐng)域和多維度發(fā)展，例如自然語言處理、圖像處理、語音處理、傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域：圖像處理技術(shù)已經(jīng)逐漸成為數(shù)據(jù)分析的一個重要領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)可以從圖像中提取有價值的信息，例如人臉識別、圖像分類和目標(biāo)檢測等；語音處理技術(shù)可以將語音轉(zhuǎn)換為文本或者指令，為用戶提供更加便捷的交互方式。

數(shù)據(jù)分析門檻進一步降低，推動自助式業(yè)務(wù)分析快速普及。

文革認(rèn)為，技術(shù)的不斷發(fā)展，不斷降低了用戶的使用門檻，持續(xù)推動業(yè)務(wù)人員自助分析的發(fā)展。例如，自動化數(shù)據(jù)分析平臺可以自動化地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和模型訓(xùn)練等過程，大大降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。這種平臺通常具有友好的用戶界面和易于使用的工具，使業(yè)務(wù)人員可以快速輕松地進行數(shù)據(jù)分析。

可視化數(shù)據(jù)分析工具可以將數(shù)據(jù)以圖表、表格、地圖等形式呈現(xiàn)，使業(yè)務(wù)人員可以直觀地理解數(shù)據(jù)。這種工具通常具有易于使用的拖放式界面和可定制的可視化選項，使業(yè)務(wù)人員可以快速地創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)可視化。

自然語言處理技術(shù)可以將業(yè)務(wù)人員提出的問題或需求轉(zhuǎn)換為機器可以理解的指令，使業(yè)務(wù)人員可以使用自然語言進行數(shù)據(jù)查詢和分析。這種技術(shù)通常與自動化數(shù)據(jù)分析平臺或可視化數(shù)據(jù)分析工具相結(jié)合，使業(yè)務(wù)人員可以通過語音或文字進行數(shù)據(jù)分析。

這些新興的技術(shù)可以大大提高業(yè)務(wù)人員進行數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，降低數(shù)據(jù)分析的門檻，使更多的業(yè)務(wù)人員能夠參與到數(shù)據(jù)分析中來。

數(shù)據(jù)分析與數(shù)字孿生深度融合，幫助業(yè)務(wù)人員實現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析。

數(shù)字孿生可以提供大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用于分析和優(yōu)化實際對象或系統(tǒng)的性能、運行情況和故障等。數(shù)據(jù)分析可以通過分析數(shù)字孿生提供的數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提高生產(chǎn)效率、減少運維成本等。

數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)分析的結(jié)合可以幫助業(yè)務(wù)人員實現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析，例如：數(shù)字孿生模型通常可以以圖形或模型的形式展示，使業(yè)務(wù)人員可以直觀地了解物體或系統(tǒng)的狀態(tài)和運行情況。數(shù)字孿生技術(shù)可以與可視化數(shù)據(jù)分析工具相結(jié)合，將數(shù)字孿生模型與實時數(shù)據(jù)相結(jié)合，以可視化的形式展示數(shù)據(jù)結(jié)果，幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)。數(shù)字孿生可以提供大量的實時數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生技術(shù)可以與自動化數(shù)據(jù)分析平臺相結(jié)合，通過算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來完成數(shù)據(jù)分析，自動化地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等過程，從而減少業(yè)務(wù)人員對復(fù)雜數(shù)據(jù)分析過程的依賴。

數(shù)據(jù)分析敏捷化，為快速變化的業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)分析支持。

隨著自動化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自動化建模等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析敏捷化程度將進一步提升。例如，數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等技術(shù)等自動化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)可以幫助業(yè)務(wù)人員快速準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的時間和工作量；機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)等自動化建模技術(shù)可以幫助業(yè)務(wù)人員快速構(gòu)建模型，并自動完成模型訓(xùn)練和優(yōu)化過程。

借助數(shù)據(jù)敏捷分析，可以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，通過靈活、迭代、快速的數(shù)據(jù)分析流程，快速探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)洞察，并在業(yè)務(wù)中應(yīng)用。在實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員自助式分析方面，數(shù)據(jù)敏捷分析可以發(fā)揮以下作用：加速分析速度，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析需要耗費大量的時間進行數(shù)據(jù)采集、處理和清洗等工作，而敏捷分析采用迭代開發(fā)的方式，可以快速構(gòu)建分析原型，快速驗證業(yè)務(wù)需求；簡化分析流程，數(shù)據(jù)敏捷分析強調(diào)實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)的快速訪問和理解，可以幫助業(yè)務(wù)人員快速掌握分析技能，簡化數(shù)據(jù)分析流程；提高數(shù)據(jù)分析效果，數(shù)據(jù)敏捷分析通過多次迭代分析，逐步提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可信度，最終可以提高分析效果；改進數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)敏捷分析的方法可以在整個數(shù)據(jù)分析流程中提供實時反饋，這有助于發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，改進數(shù)據(jù)治理。

文革認(rèn)為，未來數(shù)據(jù)敏捷分析將更加普及，同時將更加注重實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員的自主分析，以提高業(yè)務(wù)效益。

ChatGPT 與數(shù)據(jù)分析結(jié)合，提供更自然的人機交互方式。

ChatGPT 可以應(yīng)用于自助式業(yè)務(wù)分析，提供自然語言的交互方式，幫助業(yè)務(wù)人員更加方便地獲取和理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果，減少對專業(yè)分析人員的依賴，提高分析效率。具體來看，ChatGPT 可以在數(shù)據(jù)探索、分析結(jié)果解釋、數(shù)據(jù)報表生成等方面幫助業(yè)務(wù)人員實現(xiàn)自主數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)探索，ChatGPT 可以幫助業(yè)務(wù)人員快速進行數(shù)據(jù)探索，比如根據(jù)關(guān)鍵詞或問題描述搜索相關(guān)數(shù)據(jù)，或者根據(jù)自然語言輸入來過濾數(shù)據(jù)；分析結(jié)果解釋，ChatGPT 可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果翻譯成易于理解的自然語言，幫助業(yè)務(wù)人員快速理解分析結(jié)果，并作出決策；數(shù)據(jù)報表生成，ChatGPT 可以基于業(yè)務(wù)人員的自然語言需求，自動生成數(shù)據(jù)報表和圖表，提高業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)理解和使用效率。

舉一個例子，假設(shè)某電商公司想要了解其銷售額的變化趨勢和影響因素，一個自助式業(yè)務(wù)分析的流程可能如下：業(yè)務(wù)人員使用 ChatGPT 提交自然語言查詢：“最近幾個月的銷售額變化趨勢是什么？”ChatGPT 根據(jù)輸入的自然語言進行數(shù)據(jù)查詢和處理，生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析報告，包括銷售額的變化趨勢和主要影響因素等。ChatGPT 將分析結(jié)果翻譯成易于理解的自然語言，比如“銷售額最近幾個月呈上升趨勢，主要原因是促銷活動的增加。”業(yè)務(wù)人員根據(jù)分析結(jié)果做出相應(yīng)的決策，比如增加促銷活動的力度，以進一步提升銷售額。

談到諸葛智能的未來技術(shù)產(chǎn)品規(guī)劃，文革告訴數(shù)據(jù)猿，諸葛智能將緊跟最新技術(shù)發(fā)展趨勢，將新技術(shù)有機融入到諸葛智能的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中，讓其更強大、更易用、更敏捷、更智能。

在數(shù)據(jù)猿看來，諸葛智能這樣的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，與各個行業(yè)的企業(yè)緊密配合，對于推動我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程具有至關(guān)重要的戰(zhàn)略意義。

通過更強大、易用的數(shù)據(jù)分析平臺，可以幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和決策過程、提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過數(shù)據(jù)分析，可以對業(yè)務(wù)流程進行深入挖掘和優(yōu)化，提升效率和質(zhì)量。同時，業(yè)務(wù)人員通過自助式數(shù)據(jù)分析可以獲取實時、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，幫助他們在決策過程中更加精準(zhǔn)地判斷業(yè)務(wù)趨勢和市場需求，從而制定更合理的戰(zhàn)略和方案。數(shù)據(jù)分析可以幫助業(yè)務(wù)人員深入了解用戶需求和行為，從而優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。此外，通過自助式數(shù)據(jù)分析，業(yè)務(wù)人員可以快速獲取用戶反饋，及時調(diào)整和改進產(chǎn)品和服務(wù)，提升用戶滿意度和口碑。

進一步的，自助式業(yè)務(wù)分析，將有助于提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。通過自助式數(shù)據(jù)分析，業(yè)務(wù)人員可以快速了解市場和行業(yè)動態(tài)，發(fā)現(xiàn)新的機會和趨勢，從而及時進行產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。同時，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)深入了解競爭對手的情況和策略，從而及時調(diào)整自身的戰(zhàn)略，提高市場競爭力。

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解市場和用戶需求，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供支撐和指導(dǎo)。自助式數(shù)據(jù)分析可以降低數(shù)據(jù)分析門檻，讓更多的業(yè)務(wù)人員參與到數(shù)據(jù)分析中來，從而推動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。

文：月滿西樓 / 數(shù)據(jù)猿

來源：數(shù)據(jù)猿