社會的飛速發(fā)展給許多行業(yè)帶來了新的機遇，這些行業(yè)越來越趨向依靠大數據的分析做出決策。那么如何利用分析學工具解決數據發(fā)掘問題，并且促進行業(yè)增長呢?我們從以下幾個主要行業(yè)進行分析。

保險業(yè)

以前的保險公司是依靠人工進行數據采樣的，除此以外，他們還要分析客戶群體并處理運行中出現的各種問題。這一過程不僅費時費錢，也容易出現錯誤。 人工分析依靠的是歷史數據，不可能對實時情況做出反應，這意味著人工分析無法避免類似于詐騙這樣的威脅，因為這類威脅都是事情發(fā)生后才能發(fā)現問題。

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據英國保險業(yè)協(xié)會估計，每年未被發(fā)現的詐騙金額高達19億英鎊(約22億歐元，合163億人民幣)，由此導致投保人每人每年要多花費50英鎊保費。根據2015年保險詐騙調查報告顯示，詐騙集中在意外保險(31%)和保險申請(12%)這兩個方面。 現在保險公司可以運用更加先進的分析學工具來避免這些威脅。通過分析學工具，英國的某汽車保險公司幫助每名投保人節(jié)約了2英鎊的資金。瑞士的某保險公司把不合規(guī)的相關風險降低到1%以下。

保險業(yè)運用分析學工具的好處：

• 風險定價更準確;
• 可以更好地比對花費與定價，來發(fā)現和維系客戶;
• 減少索賠中的失誤;
• 節(jié)約索賠決策時間;
• 通過分析不同的網絡平臺數據以減少詐騙的發(fā)生;
• 減少由失誤、不良債權、訴訟和客戶流失導致的成本費用，以獲得更高利潤，提高客戶滿意度。

銀行業(yè)

金融機構使用數據分析工具的動機其實各不相同，互聯(lián)網數據中心(IDC)公布的一份調查結果向我們展示了這其中的區(qū)別。

但是不論他們的動機如何，對銀行業(yè)來說分析學工具的優(yōu)勢是顯而易見的。 “美國銀行家研究”機構(American Banker Research)對170名銀行家進行了調查。其中28%的人認為顧客份額是機構獲得的***收益，18%的人則認為貸款虧損的減少是最關鍵的收益。 譯者注：顧客份額是一個企業(yè)為某一顧客所提供的產品和服務在該顧客同類產品和服務消費總支出中所占的百分比。 很多銀行表示，***程度地利用網上資源有益于維持客戶忠誠度。下圖展示了一家歐洲銀行依靠分析學工具，使得廣告點擊率提高了27%，銷售額提高了12%。

醫(yī)療業(yè)

近年來醫(yī)療領域出現了很多新變化，列舉其中幾個：

• 醫(yī)療業(yè)越來越趨向于價值導向，因為客戶對高質量的服務要求越來越高;
• 外科醫(yī)生和護士數量不足，這要求醫(yī)院設法提高員工的工作效率;
• 成本發(fā)生變化，因為死亡率降低了，慢性病例數量增多;
• 醫(yī)學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。

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這些變化增加了醫(yī)保提供者面臨情況的復雜性。運用客戶導向分析工具，醫(yī)保提供者能夠輕易地實現以下功能：

• 發(fā)現疾病類型，防止疾病爆發(fā)，并快速對醫(yī)療緊急事故做出反應;
• 跟蹤預防性治療，比如可以看到數據庫中有多少人接種過流感疫苗;
• 高效地分配有限的員工資源;
• 通過客戶在醫(yī)院網站的瀏覽歷史，預測他們的需求和病情;
• 減少浪費，麥肯錫咨詢公司(McKinsey)預計，每年在臨床治療、研發(fā)和公共健康上，美國醫(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)擁有很多數據來源，比如：

• 錄取記錄(通常包含了社會經濟數據、人口數據、歷史表現和健康情況數據等);
• 實驗室情況，圖書館、咖啡廳和一般消費記錄;
• 出勤率、考試分數和評分等級情況;
• 體育運動記錄。

但是，這些數據很難用于提高教育環(huán)境和預測學生需求。

亞利桑那州立大學率先運用分析學，提升了用戶體驗。該網站國際頁面收集的數據顯示，網站訪問量來自世界各地，這促使學校在網頁上提供了不同的語言選項。

電子商務

幾百萬個網站都爭先恐后地向同樣的客戶群體推銷商品，在這種情況下，如果不使用數據分析工具，商家就很難把握面臨的銷售環(huán)境和客戶情況。 電子商務企業(yè)有很多標準來衡量網絡性能，其中“轉換能力”是衡量性能的最關鍵的指標(KPI)。對于那些轉換能力不高的網站可以進行深度挖掘，發(fā)現背后的原因。很多優(yōu)秀的網站分析工具都可以做到這一點，這里列舉了一部分網站分析工具：

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

政府

盡管政府在產能和信息通訊技術上占主導地位，他們也在盡職盡責地投資開發(fā)報表工具、計算機設備和數據庫，但是在數據收集和定性分析上政府依然面臨著困難。 我們不僅要運用分析學工具發(fā)掘數據，也要使用分析學工具提高分析質量以解決問題。我們從數據中發(fā)掘的價值越多，就越能利用數據提高市民的生活質量。

以美國政府網站為例，政府部門能夠看到一定時間內，訪問其網站的人數、訪問的內容以及下載的文件。這些數據清楚地顯示了人們所需要的政府服務。

結論

文中列舉的事例，展示了分析學工具的益處。這說明任何產業(yè)的發(fā)展契機，都依賴于其數據分析的能力。市場上已經出現了很多性價比很高的分析工具，操作上也很簡便。這就意味著企業(yè)不需要復雜的數據收集和儲存基礎設施，就能夠輕松地使用他們的數據。