实力万金油：R语言在商业分析中已经无所不能了？！

R对商业分析师们说：

“我是一块砖，

哪里需要哪里搬，

颗颗。”

R语言在大数据基础上开发出的应用已经渗透到了医疗、建筑、执法和学术等各个领域。商业分析（Business Analytics ）无疑是其中最受影响的领域。

R语言开发的应用成功地通过以下方式，提升了商业分析的质量，并且增加了大部分商业模式的效用价值：

• 改善“全渠道”营销的策略

全渠道营销，顾名思义，就是通过无缝链接的多种渠道销售商品，这些渠道包括：实体店、网络商店、手机客户端及社交媒体。失败的商家通常秉持着这样的错误观念：网络销售和实体店是竞争关系。而成功的商家都在尝试着融合二者，让它们形成互补关系。一家人，就是要整整齐齐，互相辅助。

R开发团队将网上销售所收集到的数据用来制定实体店的营销策略。Nordstorm (美国高档连锁百货店）就是一个好栗子。其他对手都快“落地成盒”的时候，Nordstrom 的生意却蒸蒸日上。案例研究表明，通过这种数据整合式的营销策略，投资回报的增长率可高达164%。

• 优化客户服务

R在客户服务中的运用主要是根据不同的客户群，将他们的行为数据进行分类，从而制定出有针对性的服务策略。一些品牌能够轻松地使用这些客户的行为数据，因为它们的客户都十分相似（因此数据也呈现出比较单一的趋势）。比如，某品牌只针对80后或90后进行营销，收集的数据就会比较单一，使用起来也不需要再对数据进行复杂地处理。

但另外一些品牌拥有更多样化的客户群体，他们需要通过其他方式，比如增加数据的维度，来处理这些收集到的客户数据。

举个栗子，拥有不同儿童品牌的大型企业，一般都有针对特定客户群的多种产品。他们可以根据这种内部的客户群分类，对搜集到的数据进行分析，从而对客服部门进行分工。

• 预防诈骗

网络诈骗（Cyber Fraud）已经成为许多商家的深层隐患。超过60％的小型企业在受到网络攻击后都在六个月内倒闭了。当科技为商业的发展带来了新的威胁的同时，它也带来了抵御网络犯罪的有效方式。商业分析已经改善了众多公司的网络安全模型。

如此一来，网络犯罪的风险将会被大大降低。线上活跃的企业受益将会最大，因它们往往也是最吸引网络犯罪分子的“羔羊”。

R开发出来的应用尤其擅长搜集网络安全的实时数据，因为它早期就是基于随机存储记忆(RAM Memory) 运行的。

• 减少人才流失

人力资源问题是许多公司的主要忧患之一。幸运的是，R的开发者已经设计出了许多可以减轻这种忧患的应用程序，这些程序能够有效地追踪员工在一年或长时间内的行为，了解员工的烦恼和忧虑，并对其做出合理地应对，这将有效减少人才的流失。

December 6, 2018 | Blog | Tags: data analytics, data-analyst, 商业分析, 商业分析师, 数据分析