数据分析，从认知事物的基本方法，分类法开始！第2辑

分类——认知事物的基本方法
什么是分类？为什么要分类？
分类的方法是什么?
解构事物的三要素——要素、属性和行为
维度分类法
属性分类法
流程分类法
层级分类法
分类中的权重设定问题
5.2 解构事物的三要素——要素、属性和行为
解构是与结构相对而言的。把事物拆解开叫作“解构”，将事物按照一定的配比关系组合在一起叫作“结构”。这是从字面上来理解这两个词。任何事物都是由不同的结构组成的，事物既然存在结构，我们就可以对其进行解构，但并非所有的结构都可以解构，就像有些工程是不可逆的，解构也有一定的限制条件，解构的方法在大多数情况下也不会是唯一的。
我们要解构一家公司，可以从供给侧资源要素的角度来进行，一家公司基本由四大类资源要素构成：人（员工）、财（资金）、物（土地、房产、设备、办公设施以及其他各种固定资产）和信息（技术、管理方法、流程、制度、体系、系统、数据、关系资源、品牌资产、创新、新奇的想法等）。还可以从领导力、市场力、产品力、文化力、管理力、技术力等管理的视角来解构公司。
所以，在解构事物的时候需要有解构的方法或维度，而这个方法或维度要与解构分析的目的一致，要考虑到解构分析的应用场景。
一般来说，基本的解构方法包括：要素、属性和行为。一家企业、一个组织、一个人、一个产品、一个活动、一台设备、一个订单等都可以用这种方法来解构。
1．要素
要素即构成事物的组成部分。一件事由人和事两个要素组成；一支笔由各个零部件组成；一个订单由产品、数量、定价、交期、品质说明、付款方式等部分组成。这些都是事物的构成要素。
2．属性
属性是事物自身的特征或者特性，也包括各种要素的特征或者特性，这些特征或者特征包括颜色、硬度、强度、导电性、隔热性、灵活性、可燃性、阻燃性等。
3．行为
因为事物的构成要素和其所具有的属性，所以事物会具有行为上的特征。人们有了双脚，就有了走路、跑步等行为特征，人们有了双手就有了手工劳动的行为特征……事物的行为都是由事物本身或者其所拥有的要素的属性所决定的。
事物可以包含事物，当某个事物具备了某些要素、属性和行为特征之后，其包含的事物也将具有这些特征。SUV是汽车中的一种，所以SUV也具备汽车的某些典型特征，例如其在构成要素上有*、方向盘、发动机；在属性上有燃油、驱动、油耗等属性特征。
要素、属性和行为的解构方法是认识事物的基本方法，在日常工作中并不见得要严格按照这种方法来解构事物，特别是非专业的数据分析人员，直接根据自己对事物的理解来解构需要分析的主体即可。如果是专业的数据分析人员，在对企业经营管理中的各种数据构建数学模型时，这个方法就变得非常重要了，它能够大幅度拓宽我们解构分析主体的思路。
我们可以用这个方法来练习解构企业的数据地图。构建企业的数据地图是数据分析师的主要工作，只有不断完善数据地图才能更好地规划、统筹和管理公司的数据资产。构建数据地图思维为数据分析师提供了一个网状的数据管理思路。
例如从流程的角度来解构企业的构成要素。
第一层解构为投入→生产经营管理活动→产出。
如果从属性的角度理解投入，则投入具有“资源属性”，即需要有利用价值；而产出的属性必须是对客户有价值，所以具备“价值属性”。从投入价值到产出价值，这个变化就是行为特征，在这个行为的过程中，产出价值要大于投入价值，这样企业的经营管理活动才能创造溢价，才能让企业的存在变得有意义。
第二层解构是对这三个具有先后逻辑关系的流程要素再次解构。
投入的要素有人、财、物；产出的要素有产品、服务、品牌（客户关系）。第二层的解构可以表示成下
图。

每一个要素都有其属性，也都有相对应的行为特征。人——可再生资源，劳作一天后，吃饭、休息就可以恢复，而且该资源不仅具有再生性，还具有成长性，消耗越多，知识和经验的积累越多，资源价值也会增加；财——代表着资金，有高流动属性、投资属性、时间价值属性、所有权属性等；物——包括动产和不动产，有所有权属性、使用权属性、消耗属性、分摊属性、折旧属性、空间属性等，这些都是需要用数据去描述的。限于篇幅，这里就不一一介绍了。
对于第三层的解构，例如解构“人”这个生产投入要素，可以按照其组成分成员工（可进一步解构为管理者、生产者、服务者等）、客户、供应商、股东、利益相关者（可进一步解构为*、社区、竞争对手、行业协会等）等。员工有员工的属性，客户有客户的属性，可以深入去描述。员工基本信息表最全面地描述员工属性。对客户属性的描述要看公司的经营模式，如果是B2B经营模式，则客户的相关属性内容就会有很多数据；如果是B2C经营模式，没有会员体系，与超市或者大卖场一样，客户买了东西就走了，则客户的相关属性数据就是缺失的，所以在相同的模式下，谁更加用心采集数据，谁就有更多的客户属性数据，谁就能够更加清楚自己的客户是谁。
5.3 维度分类法
分类维度的选择非常重要。一般情况下，建议采用两个或两个以上维度对事物进行分类时，这些维度相互之间是不相关的，即在数学模型上就是“垂直”的关系，相关系数接近零，严格控制在（-0.3，0.3）范围内。
为了确保分类的维度不相关，可以对数据进行统计分析，计算维度之间数据的相关性，如果相关性高，则需要对维度进行因子化拆分，这时会用到因子分析方面的知识，可以使用统计学上的主成分分析法来计算因子。
当然，在某些商业情景下并不需要这么严谨的计算，我们在进行三维度分析时，常常采用RFM模型，这个模型因为数据比较容易采集所以应用比较广泛。从严格意义上来说，绝大多数企业的RFM模型中的基础数据都会存在F值与M值相关。这按照常理来推断也是成立的，即当客户的购买频率高时，平均每次购买的量就会少一些，也就是M值相对会小一些，所以F值与M值在一定程度上应该存在负相关性。但在实际构筑这个模型进行分析时，我们并未考虑两者的相关关系，而是根据这个模型直接得出实际应用结论，然后在使用过程中不断调优。
换句话说就是理论和方法可以是严谨的，但商业应用更重要，只要是能用就是好方法。在商业环境下，很多方法不见得是完美的，但却非常实用。本章中所讲的各种分类法，其实也不能看作是严谨的学术研究意义上的分类法，所有的分类法都可以归为维度分类法，无论从哪个角度进行分类，都可以把这些角度叫作维度，包括属性的角度、流程的角度、要素的角度、层次的角度等。之所以要列举这么多的方法，更多的是从实用的角度出发，为读者在分析数据的时候提供一种思路或者探寻数据分析角度的路径。
事物本身是复杂的，所以我们在掌握了各种认知事物的方法时容易进入一个误区：看任何事情或者事物都是如此复杂，唯恐只看单一的维度或者少数几个指标无法认知事物的全貌。所以，有些人试图做出更加复杂的图形或者用更加复杂的算法来对事物进行分类。其实我们需要从繁杂的世界走出来，将事物分类得越简单越好。因为只有简单才是实用的。
如果你发明了一个锤子，使用它能够战胜所有的对手，但是启动这个锤子需要10道工序，在击打之前需要抡上10圈[1]，这在电影中是行得通的，但在现实生活中肯定是行不通的，因为你还没有抡到第3圈，就已经被打倒了——你的竞争对手不会像电影中一样看着你抡10圈。
以下所有的分类方法都可以算是维度分类法，但此处的维度分类法更加强调平行的维度标准。属性分类法更强调从事物自身的属性出发；流程分类法更加强调时间的先后或者有着必然的先后工序的变量；层次分类法更加强调父子关系或者层级关系。
5.4 属性分类法
属性分类法就是从事物的属性出发进行分类的方法。事物的属性可以有很多种，包括颜色、硬度、温度、高度、强度、密度、导热性、导电性等，每个事物的属性都会有些许的差异，而我们利用事物的时候肯定会利用事物的关键属性，我们按照属性对事物进行分类时，要关注事物的关键属性。
什么是关键属性呢？例如一支画笔的关键属性在于画画功能，而不在于能否成为防身武器，虽然有的人可以用其作为防身武器。我们必须要明确一个事物的属性是什么，关键属性是什么，从关键属性的角度对事物进行分类我们就能够更好地了解事物。
例如我们只能从销售技巧、沟通技巧对公司产品或者业务的熟悉程度来考核一个销售人员，而不能考核其财务记账的能力，更不能考核其产品研发或者写软件代码的能力。
之所以要把基于属性的分类单独罗列出来介绍就是要强调一个问题：我们对每个事物的属性期望是不同的。我们对销售人员的期望是其销售能力，对财务人员的期望是其财务专业能力，对程序员的期望是其写代码的能力，对司机的期望是其安全有效驾驶的能力。每个事物的属性都不同，不能因为次要属性而影响对关键属性的判断。很多公司在评价员工绩效时会经常加入一些与实际业绩产出无关的属性，导致考核目标和业绩目标出现了偏差。有的国有企业会考核一个人才的政治觉悟与宗教信仰，这是因为国有企业有其特殊性，但是如果民营企业也跟着学习，就需要看这些考核能否实现企业的管理目标了。
属性分类法本质上是指从事物的属性角度对事物进行分类的方法。这些属性之间是并列的关系，并且这些属性之间并不存在强相关性。属性分类法一个典型的应用就是产品竞争力评价模型，这个模型来自于IBM对其产品和服务的竞争力评价模型$APPEALS，也叫作八爪鱼模型。该模型从八个相互独立的侧面来评价一个产品的竞争性，并通过对比竞争对手或者其他公司的产品来评价本公司的产品，从而让公司内部人员清楚本公司产品的优缺点，从而有针对性地制定销售或者营销策略，如下图所示。

我们在将自己的产品和竞争对手的产品进行对比评价时，可以采用类似八爪鱼的模型，从而改进我们的产品，让喜欢我们产品的客户购买我们的产品，让喜欢竞争对手产品的客户购买竞争对手的产品，这个时候客户的满意度才是最高的。如果把产品推销给不适合的客户，则很有可能被客户退货或者遭受客户的投诉，从而会影响我们的声誉。
我们在被客户选择的过程中，也需要选择客户。为了卖出产品，销售人员会将产品或者服务卖给那些不是我们目标客户的客户，这时客户在使用我们的产品之后就会不满意，就会投诉我们，从而让公司的信誉遭受损失。在互联网媒体非常发达的时代，客户的一个投诉可能会引发连锁反应，很可能让整个公司投入人力应付各种来自外界的投诉、*的检查，甚至第三方相关机构的检查，从而严重影响整个公司的发展和稳健经营。所以，必须要慎重地看待每一个维度，每一个角度，每一个变量，确保我们能够在绝大多数客户那里收获好评。
全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著
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