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浅见数据分析

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淘学堂一年级

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发表于 2012-4-23 14:58:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
我们生活在数据所驱动的世界之中,要掌握这个世界,就是懂得如何利用数据分析。用数据揭示本质,找出问题,提出解决问题的方案,执行之后再通过数据来反映解决程度。互联网的时代,对于利用数据、分析数据更是不容置疑的重要。因为,我们离数据是如此之近,而数据改善我们体验的故事也是如此之多。
  一般来说,数据分析有三种层面的理解:第一层,定期对已有数据的整理、分析及汇报。这是数据分析的最初应用,旨在通过频数等描述统计,用直观的报表或图形来“微言大义”的反应问题。如某月女用户增加的数目占总用户的多少,这个比例达到一定程度下能说明什么问题等等,这样通过已有数据来直观说明问题。不难理解,这样的数据处理方式与其是说数据分析,不如说是在做数据汇报。其目的性很明显,同时操作难度也不大。虽然简单,但是可以作为企业定量衡量绩效的重要方式。第二层,基于目的性的分析研究。企业生存的核心是账面上的数字,但往往谈论的是产品和服务应该样被客户所接受这样的问题。因此,数据分析人员需将企业所关注与讨论的问题定量化,模型化,然后主动搜索信息,基于模型整理分析后揭示企业关心的问题。如服务的同质性、可替代性、主观问题如客户满意度的客观解释等。这些数据与描述统计所得到的结果往往是有偏差的。因此需要通过数理统计的处理,应用适用的模型去测度。最终告诉决策者,我们的产品与服务中诸如可替代性、满意度等问题的答案是什么。这一层面上,相较于第一层的“数据整理与汇报”而言,最大的改变是去测度,而非简单通过频数来描述。第三层,无明确目的的问题解决性分析。前述的方式,无论是分析汇报数据的描述统计,还是基于对某一关心问题的测度研究,都是在决策层信息不足时,为了补足信息而做出的研究。而无明显目的问题,则是决策层最希望解决的问题,如何分析数据才能找到答案的情况下,需要用一个整体且又模糊的目的来指导数据分析。比如,如何才能增加用户、如何将非积极用户转化为积极用户、怎样使得用户认可的商业模式等等。要解决这类问题,首先要就要量化,将不明确的问题用可以测度的变量来支撑。如网站粘性不高问题的解决,可以转化为定义积极、非积极用户;此二者的差异、二者差异之于其他网络服务是否具有同样的效果等等。通过第二层数据分析测度的变量来支撑网站粘性不高问题,解决一个很难直接测度的支撑变量,并且用这些变量支撑是有足够可信度的。这其中应用的与其说是统计分析工具,不如说是统计思想。
  数据分析,可以说没有任何一种工具与模型是可以通用的,因此每个问题都要通过统计思想与经验去甄别、选择合适的分析工具。更为重要的是,统计工具没有时髦与否,只有适用之分。要利用统计思想去探求事情的本源,而不是形而上的统计工具应用。当然,上述的三层分析仅仅是为了说明问题,在实际应用中则不能将数据分析主观割裂开来。




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