集探索、挖掘、建模、优化为一体的综合数据分析方法

数据分析是为业务和管理分析服务的，而管理者面临的问题常常是综合性。很多问题都无法在事前清楚地知晓其类型、影响因素、可能的发展方向。因此，致力于解决实际问题的数据分析，常常也不可能运气好到能像在学校教科书里那般恰好遇到某一类问题的来临，然后恰好有一些KPI可以让我们发现问题、恰好能拿出有针对性的算法，一击即中，恰好对路解决问题。

通过数据分析解决问题，常常需要进行摸黑探索、撒网挖掘，千辛万苦搞了个模型，可能精度还不够高、一不留神边界条件发生变化模型还不可用了。有时，问题是找到了，但解决方法还是没有头绪、找到最优解仍然困难重重。

所以服务于业务和管理的数据分析是一个持续的、不断与困难斗争的过程，不断寻求问题答案和找到更好的解决方法的过程，这期间不仅需要智力、还需要体力和毅力。

任何分析方法都是有条件的、有适用场景的，没有一个放之四海而皆准的方法，一旦掌握一劳永逸。

因此，我们需要的是集探索、挖掘、建模、优化为一体的综合数据分析方法。一套强大的组合工具，在不同情况下出不同的方案，持续不断随问题出招，一旦有效迅即固化推广，方能让数据分析发挥出应有的作用，让数据不断变现出其内在的价值。殷塞信息在这方面积累了很多的案例和经验。

在此过程中，殷塞信息的《in-Sight数据类型与分析方法模型》（国作登字-2022-L-10011150）、《in-Sight企业数据分析领域模型》（国作登字-2019-L-00818526）、《in-Sight数据探索方法》（国作登字-2019-L-00760464）和《in-Sight综合数据分析方法》（国作登字-2019-L-00876272）可以提供很好的参考和借鉴。