光大科技大数据部副总经理田江

  数字经济时代，数据分析与数据挖掘作为数据科学领域的双璧，共同构筑了商业智能、科学研究和决策支持的坚实基石，两者虽然在日常生活中常被混为一谈，但实则各自代表了独特的演进方向和技术手段。在金融领域，数据分析与数据挖掘的意义主要在于通过深入洞察客户行为和市场趋势，强化风险管理，优化投资决策，以及提升个性化服务能力，进而推动金融业加速向数字化、智能化发展，以更好地应对新时代的挑战。

  相较而言，数据分析侧重于对数据集的深入洞察，通过一系列精细化操作，揭示数据背后的真相，为决策者提供清晰的视角和有力的决策依据，它如同一位细致缜密的侦探，通过逻辑推理和证据搜集，逐步揭开数据的神秘面纱。而数据挖掘则更像是一位探险家，它利用机器学习、模式识别等先进技术，深入数据的海洋，探寻那些隐藏在海量信息中的宝贵知识。无论是通过关联规则学习揭示购买习惯，还是通过异常检测发现欺诈行为，数据挖掘都在不断地拓展人们对数据可能性的认知边界，其核心目标不仅仅是理解数据，更在于发现数据中那些未知的、潜在的、能够带来变革的模式和关联。

一、数据分析应用的阶梯能力

  数据分析是一种将数据转化为深刻见解的艺术，其终极追求在于将抽象的数字转化为具体的行动指南。在商业环境中，这意味着可通过数据分析来优化产品、提升体验、降低成本以及增加收入。在科学研究中，数据分析可帮助研究者验证理论、发现新现象、推动科学进步。在公共政策制定的过程中，数据分析能够揭示社会问题，助力实现资源的有效分配。在金融领域，数据分析的重要性更是不言而喻。金融机构可利用数据分析来评估信用风险、优化投资组合、预测市场趋势、防范欺诈行为。此外，基于对客户行为的深入分析，金融机构还能够提供更加个性化的服务，并结合实时数据分析能力，快速响应各种市场变化。作为一种综合性的实践类应用，数据分析的核心在于从繁杂的数据中提炼出有价值的信息。该过程不仅需要对数据进行精细化处理，还要求数据分析师具备高超的业务理解和技术能力。此后，随着数据分析能力的逐步提升，金融机构将能够更好地理解市场动态、优化运营效率，进而打造可持续发展的竞争优势。

  实际上，数据分析能力也可看作是一座层次分明的阶梯，每一层都代表着数据分析实践的不同深度和广度。在这座阶梯的最底层，是初级的数据报告，主要包括数据的收集和整理，以及通过简单的图表和指标来呈现数据的基本面貌。随着层次的提升，该能力将进入到描述性分析阶段，这里不仅包括数据展示，还涉及对数据背后的趋势和模式进行初步探索。再往上，是诊断性分析，该阶段要求数据分析师深入挖掘数据，识别问题根源，为决策制定提供更深层次的洞察结论。此后，是预测性分析阶段，主要指利用历史数据来建立特定模型，并据此预测未来可能发生的情况，为战略规划提供有价值的参考。在最高层，是规范性分析，该阶段的数据分析不仅可预测未来，还将能提供问题的“最优解”，辅助决策者在复杂的商业环境中做出最佳选择。在这一层次，数据分析已经不仅仅是一个技术过程，更是一种战略思维，要求数据分析师具备卓越的业务理解能力、精湛的技术能力和前瞻性的洞察力。

二、数据挖掘的能力成熟度

  数据挖掘作为数据分析的高级形式，专注于从大量数据中通过算法和模型提取深层次的、未知的模式和关联，以揭示潜在的信息和趋势，其通过运用机器学习、统计分析、模式识别等先进技术，深入挖掘数据的内在价值，可为业务流程优化、客户体验提升乃至新商业机会的创造等提供有力支持。

  数据挖掘建模是数据挖掘过程中的一个关键步骤，通过构建和训练特定模型，可以对数据进行预测或分类。作为从数据中提取有价值信息的连续过程，数据挖掘建模最初开始于对业务问题进行清晰定义，然后进入数据准备阶段，包括数据的收集、清洗、整合和预处理，以确保数据质量和一致性。接下来，通过探索性分析、理解数据的基本特征和潜在模式，结合特征工程，选择、构造对模型预测最有帮助的数据特征。随后，根据问题的性质选择合适的数据挖掘模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，并使用训练数据集对模型进行训练，调整参数以优化性能。在模型训练完成后，还需在独立的测试集上评估模型，以验证其准确性和泛化能力，并在必要时进行模型优化。最终，将经过验证的模型部署到实际业务环境中，即可对新数据进行预测和分析，同时将结果转化为实际的业务决策。值得关注的是，上述过程在实践中需要不断地进行迭代和调整，以适应持续变化的数据和业务需求。

  在商业环境中，数据挖掘领域的能力成熟度主要体现在数据驱动决策和创新方面的深度与广度。在初级阶段，企业可能仅仅了解到数据挖掘的概念，尚未将其纳入核心业务流程。此后，随着对数据挖掘价值的深度理解，企业开始在特定项目中尝试应用基本的数据分析技术，逐步建立起数据仓库和数据治理架构。进一步发展，企业将数据挖掘融入日常运营，利用高级分析工具和算法来优化决策过程，提升业务效率。在成熟阶段，数据挖掘已经成为企业战略规划的一部分。企业能够系统地利用数据挖掘技术来辅助业务发展，创造新的市场机会。最终，企业不仅可在技术上建立领先优势，而且通过在组织文化和战略思维上坚持数据驱动，还可将数据挖掘的成果转化为持续的竞争优势，最终成为行业的佼佼者。

三、数据分析与数据挖掘的关系

  数据分析与数据挖掘在数据科学领域并非对立关系，而是相辅相成、互为补充。数据分析着重于对现有数据的深入理解，其通过对数据的清洗、探索和解释，旨在为决策制定提供可靠依据。该过程强调对数据的直观感知和逻辑推理，进而从数据中提炼出有意义的信息，即如同在数据的森林中寻找路径，通过清晰的记号和标识，引导企业走向正确的方向。数据挖掘则是在此基础上进一步拓宽视野，通过利用复杂的算法和模型，深入数据底层，寻找平时不易被发现的模式和关联。数据挖掘的过程更像是在森林中进行一场探险，不仅需要数据分析所提供的地图和指南，还需要探险者的直觉和创新，去发现那些未知的宝藏。数据挖掘的目标是揭示数据的潜在价值，为业务创新和优化提供新的视角及思路。

  在金融领域，数据分析和数据挖掘能够为企业提供强大的决策支持。相比之下，数据分析更注重对历史数据的解释和总结，而数据挖掘在识别信用风险、优化投资策略和预测市场动向等领域更注重发现潜在模式和复杂关联。例如，在识别信用风险方面，数据分析通常采用传统的统计学方法(如逻辑回归)，通过总结历史信用数据来评估风险;数据挖掘则可以构建更为复杂的模型，如聚类分析、支持向量机、神经网络等，在综合考量非线性关系和特征空间的基础上，提供更为精确的评估结果。在优化投资策略方面，与传统基于历史回溯的数据分析相比，数据挖掘通过分析大规模数据中的隐藏特征，可高效发现新的投资机会和趋势，进一步提高企业对市场变化的适应性和战略规划的创新性。在预测市场动向方面，数据挖掘在处理大量数据时能够更加深入地挖掘非线性关联关系和交叉影响，从而提高判断市场未来走势的准确性;数据分析则更依赖于历史数据的描述性分析，主要通过统计指标和图表来理解市场表现，并依赖人的脑力与经验来提供决策支持，对复杂的市场动向难以进行深入的非线性分析。随着大数据技术的不断进步，数据挖掘逐步成为各行各业获取竞争优势的关键手段，其通过处理和分析海量数据，可实现前所未有的深度洞察。

  在实际应用中，数据分析能够为数据挖掘提供清晰的起点和目标，并确保挖掘过程的针对性和有效性。数据挖掘则可通过发现新知识、新模式，进一步丰富数据分析的内涵，提升其洞察力。两相结合之下，金融机构不仅能够更好地理解数据现状，还能预见数据的未来，从而在业务发展过程中实现更高层次的决策支持和价值创造。未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据分析与数据挖掘将进一步融合，共同推动金融行业向智能化、数据驱动的方向发展。

四、强化业技融合的发展策略

  结合业务视角，数据分析与数据挖掘不仅能够深化金融机构对市场动态的理解，还有助于其在风险管理、投资机会发掘和客户服务提升等方面取得关键突破。对于相关从业者而言，数据分析和数据挖掘的核心价值在于将深入的业务理解与先进的技术能力相融合，以确保分析和挖掘活动能够精准地解决实际业务问题。换言之，金融领域的数据科学家不仅要具备扎实的数据分析技能，如数据预处理、统计分析、预测建模等，还需要拥有对金融市场的敏锐洞察力，以及对金融产品和服务的全面了解，能够高效应用数据分析和挖掘技术来解决复杂的金融问题。通过将复杂的数据转化为清晰的业务洞察能力，数据科学家将可帮助金融机构不断优化决策过程、提高运营效率、增强客户体验，以及发现新的市场机会。

  在此过程中，强化业务思维意味着能够从数据中提炼出对业务战略和战术都有指导意义的信息，并将这些信息转化为具体的行动计划。具体而言，首先，应坚持问题导向，深入分析自身面临的具体挑战，如风险管理、客户体验、运营效率等，并针对该领域的核心问题进行创新研发，确保相关成果能够转化为实际的业务价值。其次，应坚持需求导向，在深入理解客户真正需求和期望的基础上，通过深化业技融合，开发出既具有创新性又贴合实际应用的解决方案。概言之，以业务为导向的数据分析和数据挖掘不仅有助于提升数据价值，也将为金融机构的长期发展提供坚实的数字化支撑。