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“统计数据驱动力重大决策”而此词组在统计数据挖掘应用领域很盛行，但或许很多累赘。即便，基本上大部份的统计数据挖掘都是由大统计数据驱动力的，不然金融行业组织机构就不能在遍及亚洲地区的公用或专有统计网络系统保有PB级的统计资料库。
所以，“数据驱动力”究竟意味著甚么?这很单纯。统计数据驱动力重大决策(DDDM)是如前所述前述统计数据挖掘而并非吴圣涛、轶闻或检视作出组织机构重大决策的操作过程。
数据挖掘(BI)是另两个盛行的统计数据名词，是全然由统计数据驱动力的重大决策。采用民营企业统计数据挖掘插件(如TeraData或Microsoft Power BI)，IT副经理和财务人员能处置统计数据，从统计数据中抽取历史事实、重要信息和商业模式，并依照预测出的看法而并非感性作出重大决策。
统计数据驱动力重大决策是两门表演艺术和自然科学，它借助历史事实、分项和其它统计数据来辅导发展战略销售业务重大决策，以同时实现组织机构的最终目标。统计数据驱动力重大决策能协助组织机构作出更快的销售业务重大决策，并辨认出发展战略发展机遇。
所以，组织机构如何正确执行统计数据驱动力重大决策?首先要使其成为规范。组织机构须要制订统计数据驱动力重大决策的国际标准操作方法。当然，还有一些感性，但首先须要一种预测文化。这就是为甚么预测技术在技术中变得如此重要的原因。随着统计数据呈爆炸式增长，无论是通过数据挖掘、大统计数据、统计数据仓库还是统计数据湖，组织机构都有机会从这些统计数据中获得洞察力。
统计数据挖掘的结果通常分为两种截然不同的类型：定性预测和定量预测，这两者对于作出以统计数据为依据的重大决策都具有同等的价值。
定量统计数据挖掘是统计数据驱动力重大决策的核心。它是一种测量预测，着重于数字和统计数据以及其它元素，例如中位数和国际标准差。定性预测的重点是不以数字或分项定义的统计数据，例如图像、视频和社交媒体。
定性统计数据挖掘是检视性的，而定量统计数据挖掘是历史事实性的。定性统计数据和定量统计数据都应进行预测，以制订更明智的统计数据驱动力型销售业务重大决策。
好消息是，组织机构的大部份员工都能参与统计数据驱动力重大决策。尽管一些神秘的统计数据自然科学由统计数据自然科学家研究和探索，但从Microsoft Excel开始，很多人就采用了大量与统计数据驱动力重大决策相关的销售业务应用程序。
统计数据驱动力重大决策的最差课堂教学
除了插件之外，组织机构还必须通过课堂教学来培养统计数据技能，通过最差课堂教学和商业商业模式来开发插件，并通过安全和治理来监控事情。为了有效借助统计数据，专业人员必须采取以下几个步骤：
1.了解最终目的
如果不知道目的地，所以怎么到那里?这应该是实施任何统计数据驱动力重大决策方案中的第一步：你要问自己须要解决的问题，最终确定并理解自己的最终目标。在开始收集统计数据之前，须要执行而此操作，以确定要收集哪些统计数据以及不要收集哪些统计数据。
为了充分借助统计数据，组织机构应该在开始预测之前确定其最终目标。组织机构须要制订策略，通过关键性绩效分项(KPI)作为衡量成败的分项，制订避免落入陷阱的策略。
2.团队之间的协调
组织机构的统计数据驱动力重大决策项目将至少涉及两个利益相关者：寻求洞察力的销售业务部门和负责计算的IT人员。但可能还有其它人也会有既得利益。其它部门或部门主管可能也想知道结果。增加新员工可能意味著所收集统计数据的变化，有了新的利益相关者也可能意味着将新的统计数据变量添加到组合中。
3.使进程同时实现民主化
调研机构麦肯锡公司在2010年进行的一项针对1000多项主要销售业务投资的研究表明，当组织机构致力于减少重大决策流程中的偏见影响时，它们的回报率最高能提高7%。通过消除偏见，组织机构能辨认出更多机会。
4.清理和整理统计数据
依照Gartner公司的调查，统计数据自然科学家通常须要花费79%的天数来收集、清理和组织机构统计数据，而只有20%的天数前述进行预测。毫不奇怪，这是统计数据自然科学家工作中最不喜欢的工作，但必须做到而此点。
“统计数据清理”是指通过删除或纠正不正确、不完整或不相关统计数据来准备原始统计数据以供预测的操作过程。在统计数据仓库中，这称为“写入商业模式”，在存储统计数据之前采用此类过滤器。该操作过程涉及创建统计数据字典和统计数据表，其统计数据表定义了每个变量，并将其转换为在这个特定统计数据库的场景中意味著甚么。一旦有了字典，就能在其它项目上重用它。
5.查找解决这些问题所需的统计数据
查看已经收集的统计数据，并尝试着眼于理想的统计数据，这将协助回答所要提出的问题。在确定所需统计数据之后，须要检查是否已拥
6.进行基本统计预测
如果你是预测和统计数据驱动力重大决策的新手，所以在第两个项目中加入数PB的统计资料库确实并非两个好主意。应该从头开始学习，须要测试模型以查看它们是否提供了所需的答案。测试不同的模型，如线性回归、重大决策树、随机森林建模等，能协助你确定采用哪种方法最适合自己的统计数据集。
从那里，能提出三种类型的报告：
描述性：仅限于历史事实。
推论：历史事实以及提供场景的解释。
预测性：如前所述结果的推论。
7.得出结论
统计数据驱动力重大决策的最后一步是依照辨认出得出两个或多个结论。组织机构从预测中得出的结论将协助作出明智的销售业务重大决策并规划未来的发展战略。统计数据驱动力重大决策的最后一步始终是人为因素。
8.以有意义的方式呈现统计数据
挖掘统计数据是计算机的工作，但是人们想要的不仅仅是一行行数字，而是更直观清晰的结果。借助出色的统计数据可视化插件，能够以有意义的方式向技术水平较低的人们展示统计数据。Databox、Zoho Analytics、Tableau、Infogram、ChartBlocks、Datawrapper等插件提供了易于采用的GUI环境来讲述统计数据故事。
9.重新审视、审查、修订和重新评估
在放置好模型和统计数据字典之后，须要重新思考你的决定，查看模型以对它们进行修改，并反思自己如何才能更快地做到而此点?优化始终是可能的，并且没有任何两个事物不能出现错误。你所做的工作只是不断进行修改，并使其变得更快。
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