Les sources d'analyse des données Les exigences comprennent les activités de lecture, l'étude des points de douleur, les orientations stratégiques à l'avenir.

Signalez l'intégration de toutes les entreprises et «langue numérique».

Le rapport d'opération peut nous dire:

Qu'est-ce qui s'est passé dans le passé (expérience et cadre d'intégration d'entreprise)?

Maintenant maintenant (une chose importante et besoin de résoudre des points de douleur)?

Quel est l'avenir (objectif d'analyse de données totale)? La discussion sera examinée ci-dessous dans le rapport d'activité de lecture, la recherche sur la douleur de la douleur et la stratégie à l'avenir.

Le moyen le plus rapide d'étudier les affaires: Lire les rapports opérationnels

Le mode d'apprentissage le plus rapide ne fonctionne pas dur, mais les activités de recherche sur les journaux.

1. Lisez le rapport d'opération

Parler du rapport d'opération pour mentionner la base de données. En boisJ'utilise souvent des données sous forme de "données océaniques", sa quantité et sa teneur ont dépassé notre imagination. Pour les entreprises de commerce électronique, la base de données a téléchargé des milliers de tables très normales et chaque table n'est pas égale à des centaines de colonnes et que toute la base de données a au moins des dizaines de milliers de données. Un analyste de données ne comprend que ces champs (basé sur des travaux descriptifs), des estimations qui ne disposent pas d'un an ne sont pas disponibles.
Le rapport d'exploitation contient de nombreuses zones utiles. Toute école peut survenir dans le rapport filtré par le biais du personnel des ventes et continue de modifier après quelques années. Ceci est inclus avec précision dans l'analyse des données. Statistique.

S'il y a un résumé des problèmes commerciaux précédents, les écoles du rapport d'opération seront considérablement réduites. Par exemple, si les consommateurs font attention aux couleurs, le rapport d'activité doit faire référence à ce champ et concevoir le paquet de marketing correspondant; Les rapports naturels ne mentionnent pas ce champ. Du point de vueY, seul un certain nombre de champs de la base de données peuvent être entièrement utilisés (généralement uniquement les champs ont moins de 10% couramment utilisés), tandis que d'autres écoles peuvent être utilisées temporairement. Le rapport d'opération est généralement divisé en rapports annuels, mensuels, hebdomadaires et même quotidiens. Il est recommandé que des analystes de données moins expérimentés collectent il y a deux ans des rapports opérationnels. Les rapports annuels et les rapports trimestriels fournissent aux objectifs d'exploitation de la société et moins de contenu et d'analystes de données peuvent diminuer. Les rapports mensuels sont l'objectif, doivent lire plusieurs fois et étiqueter l'apparition d'événements importants, les analystes de données doivent atteindre des niveaux très familiers. Par exemple, lorsqu'il s'agit de fabriquements de données en mars de cette année, les analystes de données rappelleront les événements commerciaux survenus à ce moment-là.

Signaler des actes commerciaux à court terme hebdomadaires, généralement "site de test" l'un des analystes de données,N'imprime généralement pas. Le travail ci-dessus est recommandé dans les 6 mois. C'est le coût de l'analyste de données pour entrer dans un nouvel environnement. Après la recherche commerciale, les frais d'apprentissage des entreprises seront élevés.
2. Rapport

(1) D'où vient le virage et la variable x?

Le problème que la société apparaîtra chaque période sera dans le rapport et la question quantifiée Y. Après y, il est nécessaire d'attribuer des incidents et de tourner x comme point du résultat y, donc Le facteur de recherche X est le processus principal de modélisation. Trouver X, ne recherchez pas de données océaniques, mais évaluez le champ mentionné dans le rapport d'opération.

Théoriquement, les écoles liées au rapport peuvent devenir Y ou X, mais les écoles se rapportent à de graves questions liées à chaque période de chaque période de temps sont Y et Y n'auront pas beaucoup, car la plupart des problèmes, car la plupart des problèmes, seulement quelques facteurs supérieurs. Exemple: la cause fondamentale de la commande diminuer, la satisfactionBon, fonctionnant ne suffit pas, peut être une publicité invalide, puis les annonces sont présentes. X est la base de la rectification. Le modèle est de trouver un moyen plus rapide que les facteurs d'influence. Si vous pouvez maîtriser la méthode d'analyse des données, le processus de recherche X est plus qu'un processus simple.

Avons-nous besoin de trouver x en dehors du rapport? Ceci est vraiment lié à l'innovation de l'analyse des données, mais l'innovation est sur la base des activités consolidées. C'est-à-dire que seules les technologies d'analyse des données, les connaissances commerciales, ainsi que l'accumulation de temps, l'innovation devrait se produire. Les analystes de données de 2 à 3 ans Carrière, il n'est pas nécessaire de trouver cette section X.

(2) Conditions préalables à la création d'une entreprise de préparation de modèle Définitions de données processus) et la question des rôles sont déterminés, nécessité de faire le modèle construit. Les analystes de données doivent utiliser l'idée de "points → ligne → visage"Pour compléter la carte de visite, complétez ainsi toutes les préparations d'entreprise nécessaires pour créer un modèle. Seuls les problèmes de récupération de problèmes devraient être résolus.

La question du point provoque une perte de perte. Par exemple, des problèmes commerciaux causés par des biens, tels que trop de profits bruts, fournisseurs de fournisseurs, V.V. La perte est due à la transformation de y. Ensuite, explorez la solution autour de la variable, il s'agit d'une relation structurelle entre la variable X et le tournant médical, le problème de Y est le point de question. Le problème de la ligne, ce qui signifie que le virage X affecte la variable, son accent est mis sur l'allocation, c'est-à-dire la structure générale. Si nous résumons des événements qui se produisent dans chaque département, nous tisserons ces événements selon l'analyse et les lignes de points, puis utilisez la technologie statistique pour contrôler chaque lien, aux problèmes économiques que l'articulation est synchronisée avec des solutions statistiques, les méthodes statistiques seront ensuite utilisées efficacement.

Saveur: Douleur de la douleur Research

TronG Une certaine période de temps, il peut faire face à un problème d'affaires sérieux, toutes les ressources et les personnes seront utilisées pour résoudre ce problème et les analystes de données Socks ne seront pas des exceptions. Les points de douleur à chaque période sont différents et le problème durera généralement 3 à 6 mois. Alors, comment font mal que les analystes des analystes? Par exemple, les anciens clients diminuent sérieusement, vous avez d'abord besoin de trouver Y, s'il n'y a pas de champ dans la base de données, vous devez construire une école artificielle B, qui est deux fois le cycle d'achat, le trou avant de vous inscrire (ceci est le champ artificiel). Après avoir eu Y, vous devez trouver le facteur d'influence X et créer un modèle de perte de client. Après avoir terminé le modèle, il se passe naturellement en raison de variables et de tourneurs. Enfin, pouvez-vous trouver la vraie cause de points de douleur? De toute évidence, les conclusions sont donc si minces.
Le problème du point de douleur est une expression complète de la tombeT Nombre de problèmes et d'informations peut être expliqué limité. L'attribution de points de douleur est une ronde. Par exemple, le problème du problème est que l'activité du produit diminue et la raison de la réduction de l'activité de produit est la satisfaction du produit diminue, mais la réduction de la satisfaction du produit est due au retard de la logistique et la raison de la logistique n'est pas disponible à temps. Les fournisseurs n'ont pas de paiement en temps opportun et de profit du produit actuel. La raison du résultat du produit est une baisse des effets de marque.

Le déclin de l'effet de la marque est probablement la racine du problème, peut-être pas, mais l'analyse des données peut explorer le dernier tour de la chaîne? La réponse est très difficile.

La recherche de la douleur à la douleur ne nous aide que de trouver des incidents dans la chaîne de reconnaissance et ce lien doit être restauré dans le cadre du produit ou d'analyser le comportement à attribuer à une manière efficace, sinon il apparaîtra "mal de tête maux de tête médicaux. Il y a un modèle statistique effrétiquen est l'analyse de chemin pouvant être tracée suivie dans la chaîne de reconnaissance. La trajectoire d'analyse est une technologie d'analyse courante dans l'exploitation minière des données. Les conditions préalables à cette technologie sont de mettre le modèle dans un environnement commercial important, de sorte que le problème soit mis dans le problème, sinon elle reviendra, car elle ne fera que flotter.

Analyse des données d'ancrage: Direction stratégique future


Analyse des données d'ancrage, comme un grand arbre sur le pied au ciel de l'horizon, ce n'est pas un mot d'ancrage dévié dans la direction.

Un cas de l'affaire suivante: Xiao Wang vient d'analyser le département des finances du ministère des Finances. Petite entreprise, mais la gestion du contrôle du vent est bonne. À ce stade, le patron vise à ouvrir le marché, à augmenter la part de marché, mais Xiao Wang place toujours le modèle le plus "précis" en position principale pour ajuster le modèle et l'équipe de direction. Dans ce cas, le petit roi a les trois questions suivantes: premier, modèle "CHLe "moins précis. Le soi-disant" exactement "ne semble que correctement, c'est vraiment possible; deuxièmement, la conférence de contrôle du vent éliminera plus de clients que la portée des entreprises, n'augmente pas la partie marchande, facile à perdre le développement de nouveaux marchés; Mardi, excessivement souligné. L'évaluation du crédit coûtera beaucoup de ressources financières et de ressources humaines, entraînant une allocation de ressources déraisonnable.

L'analyse des données a également un cycle, parfois le patron n'utilise pas l'analyse des données. Résultats, mais ne peut pas effectuer une analyse de données. À ce stade, le travail de l'analyste de données sera inférieur

Au cours de cette période, les analystes de données proposés par l'auteur peuvent mettre en œuvre les éléments suivants:
Fée , le modèle de débogage rend "correct" devient précis de répondre au script d'application actuel
Le critère du jugement modèle est toujours une norme commerciale et qui sait que la personne est un patron, la capacité de la direction du patron est donc très nAider et croire cette ancre.

Lundi, l'équipe d'analyse des données devrait se concentrer sur de manière appropriée telle que la participation à des activités commerciales hors ligne pour comprendre la logistique de marketing et de distribution, la négociation des fournisseurs, le service à la clientèle, etc. La relation entre les entreprises et les données, mais ne les inverse pas.
Mardi, participant à une analyse de données de formation.

Outre le problème "doux" ci-dessus, si la direction n'est pas claire, il est difficile de déterminer si des problèmes "durs". • Quelle est la norme quantique de Y: Quelle est la classification ou la variable continue? Quelle est la forme spécifique du niveau de mesure? • La portée normale du reste est floue: quelle est la valeur d'exception réelle? • Sélection des facteurs influents: quel X est sélectionné?

• évaluer exactement l'algorithme: choisissez un algorithme 1.0 ou 3.0 algorithme?

• L'incertitude de l'algorithme de sélection des caractéristiques.

recommandé d'être exquis pour "petit blanc"

] Si le lecteur est "Petit White" Analyse de données, vous pouvez voir les suggestions suivantes.
1. Modèle et "CAP"

Les analystes de données sont divisés en trois analystes originaux, centrés sur la base, puis "de petit blanc", au moins des analystes de données viennent de travailler pour plus que par an. En raison des modèles et des applications réussies avec la qualité de la base de données, la gestion du modèle (nettoyage des données, etc.), des facteurs de coordination des entreprises et de marketing, cela nécessite beaucoup d'affaires de préparation, il est difficile d'être. Les modèles échouent, d'une part, affectant la confiance du modèle; D'autre part, des conclusions incorrectes ont tendance à apporter des pertes d'entreprise, affectant des collègues et des patrons des analystes de données.

Par conséquent, le modèle d'analyseurs de données d'ici un an ne peut être utilisé que dans des rapports hebdomadaires, non disponibles pour des rapports actifs tels que annuels, mois et rares lors de la prise de décision de soutienDinh. Il est souligné ici que ce sont des liaisons de protection nécessaires au cours des processus avancés.

2. Optimiser le modèle

Tous les modèles ont tort car chaque modèle a des hypothèses strictes. Si ces conditions hypothétiques ne sont pas remplies, ce grand modèle sera manipulé «de réduction». La figure suivante (a) est un modèle d'extraction de données nécessitant une grande quantité de nettoyage, d'assemblage et de transformation de données, V.V. Au cours de la période précédente, il s'agissait d'un produit de nettoyage commun dans le flux de données. La figure suivante (B) est un modèle d'analyse statistique, ne nécessite pas une gestion de données stricte, ce qui indique que les données rencontrent des conditions d'hypothèse, telles que la distribution normale, l'orthodontie, la raisonnement des relations structurelles, le cuivre linéaire et le traitement interne, etc.

Par conséquent, bien que tous les modèles soient faux, ils peuvent être utilisés pour les optimiser. Presque personne ne peut créer un modèle une fois, le processus suivant est un documentRéférence - Indépendamment de la qualité des données, c'est d'abord la "étagère sur la première version du modèle, le modèle du modèle n'est pas bon, continue d'optimiser le modèle, d'ajuster un problème, du terme de remplissage par défaut, etc améliore le Modèle dans la deuxième version, puis identifier les indicateurs, répéter le processus ci-dessus, jusqu'à ce que les statistiques et les indicateurs commerciaux soient normalisés.

3. Le modèle est bon dans les problèmes de résolution
L'analyse de la petite donnée est bonne dans la manipulation des statues d'abrases et des problèmes de comportement potentiels, ainsi que des comportements potentiels Il n'y a pas d'excellents comportements, dans les chaînes de comportement des acheteurs de clients, vous pouvez utiliser trois éléments d'attitude de théorie comportementale: sensibilisation, évaluation, comportement a. Il existe une interaction très complexe entre les trois éléments d'attitude comportementale et les personnes peuvent déduire des éléments ou d'autres attitudes en mesurant un certain facteur. Par exemple, un client achète souvent un dentifrice de marque, peut échouerLes clients comprennent également les marques et l'évaluation de la marque. Un autre exemple, un client apprécie des manteaux, déduisant ainsi que les clients peuvent créer un comportement de futur ordre. L'analyse comportementale des petites données est de savoir comment quantifier les modifications abstraites. Quantité (comme attitude), spéculation au nom du comportement (tel que l'achat), ce qui signifie le processus de navigation.
La grande analyse des données est meilleure dans la gestion des problèmes de comportement des clients non abstraits. Dans le grand environnement de données, les écoles de la base de données sont principalement dominées, telles que des commandes, des intégrales, V.v mais les problèmes ont prédit les variables potentielles. Pour construire une analyse de données potentielle, à l'aide de techniques d'intégration structurées, c'est-à-dire en construisant une variété de vibrations, il s'agit d'un processus important.
4. «Capital»
Si vous souhaitez connaître la force motrice des clients, TBase de données Rong, je ne trouve pas la colonne correspondant à ceci, c'est-à-dire que non Y et l'expert commercial ne vous indique pas la forme spécifique de Y, alors vous devez d'abord dire au patron, c'est là que l'analyse des données ne peut pas être forcé. Si la tendance industrielle est divisée en 10 phases présentées à la figure 1-4, la phase 1-5 est le stade de l'augmentation industrielle et le stade de 6 à 8 est le stade du secteur de l'industrie. Dans l'industrie augmente, l'analyse des données a principalement fermé une source ouverte; Au stade de l'industrie de l'industrie, l'analyse des données a principalement fermé un effet d'accélérateur, qu'il s'agisse d'une source ouverte ou d'une entreprise optimisée.

Le modèle est particulièrement bon pour résoudre la septième et la 9ème période, à savoir l'optimisation locale; Mais résoudre le problème de la 10ème période, signifie inverser le déclin des entreprises. Par conséquent, l'analyse actuelle peut optimiser les activités, mais ne peut pas créer des changements d'entreprise révolutionnaires. 5. Le service est la base des analystes de données

N'ayant pas directement confronté au marché, les systèmes de promotion recommandent des produits, optimisent les plans de marketing, le client Satisfaction, portraits de stand de la clientèle, prévisions de vente, etc même sans analyse de données, il peut utiliser un pot généralement car la société possède des professionnels de l'entreprise. Mais une entreprise peut-elle avoir des professionnels de l'entreprise? À partir de maintenant, assurez-vous que la "capacité commerciale" du modèle ne peut pas être comparée aux professionnels de l'entreprise, mais elle peut également affirmer "capacité commerciale" du modèle "Petit White" (une expérience de travail de plus d'un an) et des professionnels de l'entreprise. Plus de 8 ans d'expérience de travail) Que ce soit un modèle d'algorithme statistique ou un modèle d'algorithme intelligent, "l'âge d'affaires" du modèle est de 2 ~ 3 ans.