傳統的ROI數據分析

決定對一數據分析項目投資多少并在之后評估投資的成功可能性是個復雜的過程。通常的復雜性是由項目的復雜性、投資和實現收益之間的時間差以確定實際成本和價值的難度決定的。然而，無論如何，大多數易于或難于執行的決策都基于對投資回報率（Return On Investment，ROI)進行的計算，不管是用一套正式的ROI計算方法還是對“價值是否大于投資”進行非正式的評估都是如此。

計算ROI的概念很簡單，但實際執行過程會很復雜。盡管有難度，但ROI在為初始投資制定業務案例時很有用，而且也可以在事后用來評估投資。以下是對傳統ROI計算方法進行介紹，并給出在數據分析領域計算ROI時的注意事項。

傳統的ROI會讓數據分析人員計算一個簡單的公式：

ROI=（總體價值/收益-總體投資成本）/總體投資成本

當它是業務案例的一部分時，人們會以兩種方式來使用這種計算方法。第一種：如果這個簡單的計算結果是這個正數，這就意味投資成本小于所獲得的價值。因此，投資就會有一個積極的回報，是一個潛在的“好”投資。同樣地，如果結果是個負數，它就不是一個好投資。第二種使用這種計算的方法是比較投資機會。通常人們會以這種比例關系來表示ROI計算值，以此來規范化結果并提供一個比較其他投資機會的基礎。在很多組織中，這個比率必須超過資源分配決策中考慮投入資金的最低額度。

現在，讓我們考慮一個簡單的例子。假設某家零售公司正在評估一個數據分析項目潛在投資回報率，目的是產生一次更加成功的直郵促銷活動。公司計劃基于所選擇的條件構建一個高潛力客戶模型，并在之后為這些客戶深入研究其CRM數據。與過去一年只發送郵件給所有消費超過500美金的客戶的方式相反，公司只會發送郵件給那些滿足所選附加條件的客戶。為了構建和運行這個模型，對這個數據分析項目的投資是5萬美金。計算得出的期望收益是7.5萬美金。把這些數字代入ROI方程式會產生這一公式：

ROI=($75,000-$50,000)/$50,000=$25,000/$50,000=50%

很明顯，如果第二個項目成本是10萬美金，期望收益是13萬美金，那么ROI就是30%。

那么我們要拿這些ROI數字做什么呢？首先，既然這兩個項目都是回報大于成本（因為計算出的ROI是正數），如果預算允許，那么我們隊兩者都要進行投資?；蛘?，內部預算政策規定只能對回報率不低于40%的項目進行投資。那么，第一個投資項目就跳過了這個障礙，而第二個沒有。

如果我們只能對一個項目進行投資（可能這些項目所需資源和人員相同，但不能同時被這兩個項目使用），那么我們就要對這些項目的投資金額進行比較。投資回報率50%大于投資回報率30%，所以我們更加傾向于第一個項目。但同時，第一個投資項目的實際收益金額遠小于第二個投資項目的實際收益金額（7.5萬美金對13萬美金），這就支持了對第二個項目進行投資的決策。有了這些計算方法，預算委員會或決策制定者就能制定出實際的決策。