商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）

第二章：商业数据分析流程

2.1商业数据分析的5个流程

商业数据分析就是从现状出发，寻找一条可以达到预期的最短路径，再次过程中应着眼于找出主要的问题，然后根据下面的框架来解决这些问题。

2.2现状和预期

现状和预期结果有了差距——问题出现

2.3发现问题

1）、现象与问题的区别

        现象就是：已经发生的事实，比如“销售额下降”“顾客流失”；

         问题就是：基于现象，发现需要解决的东西

         比如“销售额下降”就是现象，“如何提高销售额”就是问题

         以上为个人理解，对于书里这一部分理解的还不够透彻

2）、如何找出具体的问题点：剖析现状与预期之间差距的构造。主要有三种方法：

        观察数据的大小：观察哪些因素对差距的影响比较大

        将数据分解后观察：销售额 ＝ 人均销售额 × 购买人数

        将数据比较后观察：将发生问题时的数据和没发生问题时的数据相互比较

2.4数据的收集和加工

1、数据的收集——如何收集的内容我就不放上去了，我就主要放收集时主要考虑什么问题的内容：

             ● 为了验证问题，什么样的数据是必要的
             ● 这些必要的数据保存成分析师可以马上使用的形式了吗
             ● 这些必要的数据在分析师提出申请后能使用吗
             ● 当某些必要的数据没有被保存时，还能重新获得这些数据吗
             ● 当某些必要的数据没有被保存，并且重新获得这些数据的代价太大时，有没有其他可替代的数据
             ——除第一条之外，越排在前面的条目获取数据的代价就越小。

2、数据的加工——自己百度理解

数据的整合、生成用于判定的变量、生成离散变量

2.5数据分析

      1、有助于决策支持的统计分析：帮助用户做出决策并执行

      2、有助于自动化·最优化的机器学习：帮助用户构建让计算机执行问题解决方案的算法

2.6解决对策

      1、人们做出决策并着手开始做某事或者停止做某事

      2、构建用于执行解决对策的算法并在计算机上运行

2.7小结

 

本文文字内容主要来源于书籍：《数据分析实战》 [日] 酒卷隆志 里洋平/著 肖峰/译