随着大数据、云计算、智能传感技术在各个行业的深度应用，越来越多的企业开始尝试通过数据挖掘技术和大数据分析技术，让生产和一线业务实现提质增效。

但根据权威机构调查，近年来，有近 85% 的企业启动并创建了数字化转型的的项目，却只有 37% 的企业成功。毫无疑问，成功的数据分析应用落地，不仅需要工具，更需要正确的策略和思路！

美林数据深知企业在数据分析落地过程中的困惑与问题，为了帮助更多的数据分析师找到快速提升数据分析工作效率的路径，避免踩坑，我们收集了现实企业数据分析项目中遇到的典型问题，并梳理了实际的解决措施，希望能给大家在数字化转型之路上一些参考与启发。

以下内容节选自案例内容：

01、如何使用大数据技术建立企业用户画像

适用行业：电力行业

应用场景：精准营销

电能作为新能源的主要转化对象，在低碳、环保方面较其他化石能源具有先天优势，“煤改电”是低碳与保护生态环境战略的长远趋势。但从短期看，煤改电带来的经济负担较重，同时受产业发展水平限制，采暖效果差，电力供应不足，煤改电仍面临诸多问题。

为了解决“煤改电”进程中的矛盾与问题，优化“煤改电”投资策略，推动高效采暖设备及新商业模式推广，让业务效率高效提升。电力企业可以通过分析区域内已经累积的部分用户，对这部分用户的采暖用电数据进行挖掘，从而科学规划后续用户的电网建设方案。

02、如何建立电力配网风险逐层诊断模型

适用行业：电力行业

应用场景：设备故障监测

电网网架是能源输送和转换利用的网络枢纽，处于能源传输的中心环节。配电网10kV线路作为电网最贴近用户的环节，其运行状况会直接影响用户体验，进而影响电网公司的经济效益及社会责任实现的成效。

其中配网线路重复跳闸是配网系统经常面对的问题之一，配网线路跳闸可能会威胁到配网的安全，对整个配网的服务用户都造成威胁，还可能带来多方面的隐患。

03、烟草综合测试台仪器标定

适用行业：制造行业

应用场景：产品质量管控

烟草企业判定生产烟支是否合格，需要经过综合测试台进行测试，避免不合格品流入市场。综合检测仪器的稳定是烟草产品质量的最后保障。为保障产品质量，需要定期对检测仪器进行校准，确保检测仪器的稳定。

美林数据结合自身多年的数据治理服务经验，收集整理的这份数据分析实践案例集，内容涵盖：

▶ 电力、制造等行业现实企业遇到的典型数据分析问题和解决措施

▶ 经典业务问题的数据分析思路和方法

▶ 面向业务场景的数据分析工作方法

▶ 更多内容欢迎点击图片下载实践案例全集

深耕行业数十年，美林数据已经在电力、制造、油气、煤炭、水务、政企、金融等多个领域积累了丰富数据中台成功实践的经验，充分帮助企业释放数据潜能，激发企业活力。

数据分析本身就是从经验中提取财富的工作，未来，我们将推出更多实践内容，希望大家持续关注，同时也欢迎您在评论区与我们交流讨论转型过程中遇到的问题或思考。

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