数据分析的目的是为业务发展答疑解惑。他描述了“过去发生了什么”、“现在正在发生什么”和“未来可能发生什么”。根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、多维分析（又称为钻取或者OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型建模（预测性（predictive）模型）和优化。
（图摘自：SAS公司《SAS数据挖掘技术概览》）
（1）常规报表：
常规报表广为人知，它们通常按照一定的周期产生，对过去一段时间、一定范围内所发生的事实进行记录。它们对了解业务现状非常有用，但是却无法据此进行长期决策。标准报表主要用于回答“发生了什么”和“什么时候发生”这样的问题。典型的标准报表包括月度或季度的财务报告。
（2）即席查询：
即席查询往往通过对一系列数据（组合）的要求来“回答”一些常见的业务问题。即席报表主要用于解决类似“多少”、“频次如何”和“在哪里”这样的问题。记录每种产品每天销量的定制报表就属于即席报表。
（3）多维分析（又称为钻取或者OLAP技术）：
OLAP技术可以帮助了解更多细节信息，它可以帮助客户自己操纵数据，找出诸如“多少”、“什么”和“哪里”之类问题的答案。OLAP技术主要解决的是“问题出在哪里”和“我如何找到问题的答案”这样的问题。例如，对不同类型的客户通话行为进行排序，找出他们的通话特征就需要运用到OLAP技术。
（4）警报：
当问题发生时你可以通过告警及时获知，并且可以在将来发生类似情况时引起注意。告警可以通过电子邮件、网络频道、记分卡或者仪表盘的形式给出。警报的过程需要确认的是引起注意的触发点，以及一旦报警需要采取什么行动。比如，销售总监在销售情况与销售目标差距大时会收到告警信息。
（5）统计分析：
我们可以运行一些更加复杂的分析。例如，方差分析和回归分析等。我们可以基于数据提出一些假设，然后再利用数据构建统计分析模型来“回答”这些假设是否成立。统计分析解决的问题主要是“行为/事件为什么发生”和“我失去了怎样的机会”。例如，银行希望了解什么样的人，更可能对他们的房子进行转按揭操作，那么他们就会用到统计分析的方法。
（6）预报（或者时间序列预测）：
它能够帮助建立恰当的库存，从而使得既不会脱销，也不会积压库存。时间序列预测主要解决的问题是“未来的趋势会怎样”和“如果这样的趋势继续会怎样”。例如，零售商可以根据销售历史，预测未来特定店铺的特定产品的销售量，而这样的预测过程就是时间序列预测。
（7）预测型建模（预测性模型）：
如果你有1000万个客户需要做一次直邮，谁最有可能响应？怎样对现有客户进行有效分群？哪些客户最可能流失？预测性模型可以回答这类问题。预测性模型主要关心的是将来可能发生的情况，以及不同的预测情况对业务的影响。例如，商户可以预测客户可能会对哪种产品更有兴趣，以及哪些客户会对特定产品更有兴趣。
（8）优化：
优化往往带来创新，它使企业可以在有限资源下实现利润最大化。优化强调的是更好地利用各种资源的途径。例如，在特定资源条件下，如何安排并使利润最大化，就是优化需要解决的问题。
前4类分析提供了关于以往和当前情况的描述，让业务人员对历史情况有一个深入的认识。但是这往往是不够的，这就像在驾驶的时候只看两边和后视镜，而挡住前面的玻璃，对前面发生的情况一无所知。第5类到第7类分析提供了向前看的途径，可以预测未来发展的情况，及早发现问题，做到提前准备。而最后一类分析是在掌握了未来发展状况之后，对业务进行优化，制定最优的决策方案。
从上面介绍中可以看到，数据分析是和业务紧密联系在一起的，其目的就是满足商业决策的需求。这种决策是以事实和数据分析的结果为基础，结合经验和行业的洞察作出决策。在解读和判断数据模型时，需要融入对业务的理解、融入基于经验的灵感，很多时候是无法用单纯的公式或规则来替代人的智慧和艺术灵感的。因此，数据分析是技术与艺术的结合。如果可以量化分析某些问题，那么就去分析，但别忘记加入你的经验、知识和理性的推断。
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