业务分析涉及多种不同类型的数据分析。每种类型都能帮助组织在面对日益复杂的状况时做出明智的决策。
描述性分析
描述性分析会跟踪关键绩效指标（KPI）和其他运营指标，以了解企业的当前状况。它会分析过往的表现，以回答“发生了什么？”这一问题，并通过总结历史数据来明确趋势、模式和见解。
例如，一家零售企业审视上个季度的销售数据，以确定购物高峰期、热门产品以及客户群体特征。
诊断分析
描述性分析旨在寻找趋势，而诊断性分析则试图找出趋势背后的原因。它不仅仅停留在描述层面，还会了解事情为什么会发生。它利用数据挖掘、相关性分析以及深入分析的能力来找出根本原因。
例如，一家电子商务公司发现销售额有所下降，于是便利用诊断分析来进行调查。通过分析购物车放弃率和客户反馈，他们发现最近的网站更新导致了结单速度变慢，从而造成了销售的损失。
预测性分析
预测性分析旨在预测未来的趋势。它利用统计建模、机器学习和人工智能来回答“将会发生什么？”这一问题 分析历史数据有助于企业预测趋势、识别风险以及把握机遇。
例如，银行运用预测性分析来评测客户的信用风险。银行通过分析过往的贷款还款历史记录、收入水平以及消费模式预测违约的可能性，并据此调整其贷款政策。
规范性分析
规范性分析使用预测的趋势来为业务决策提供依据。它还进一步提出了相关措施建议，以优化结果并改进业务流程。它结合人工智能（AI）、机器学习（ML）和优化算法，以指导组织应对未来面临的挑战和机遇。
例如，一家物流公司利用规范性分析来优化配送路线。通过综合考虑实时交通状况、天气预报以及燃油成本等因素，系统给出最高效的路线建议，以最大程度地缩短配送时间并降低费用。
认知分析
认知分析利用人工智能、自然语言处理（NLP）和深度学习来解读非结构化数据（文本、图像、视频），并提供类似人类的决策能力。人工智能系统在理解上下文和句子含义或识别图像中特定物体之后对数据进行分析，并随着时间的推移不断提高其决策能力。认知分析能够揭示出简单分析所无法发现的特定模式和联系。
例如，客户服务聊天机器人利用认知分析来分析客户咨询、识别情绪，并提供个性化的回复，从而提高客户满意度。