真正的數(shù)據(jù)分析大神是什么樣的呢？有人認(rèn)為他們能輕松駕馭各種分析工具，能夠從海量數(shù)據(jù)中找到潛在關(guān)聯(lián)，或者一眼識(shí)別報(bào)告中的數(shù)據(jù)異常，甚至寫(xiě)出經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。其實(shí)，成為數(shù)據(jù)大神的關(guān)鍵在于提升數(shù)據(jù)敏感度。

數(shù)據(jù)敏感度就是快速洞察數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的聯(lián)系。比如，走進(jìn)一家餐廳，普通人可能只看到“生意火爆”，但數(shù)據(jù)專家會(huì)分析客流量、客單價(jià)等，評(píng)估盈利能力。掌握這些技能需要不斷地實(shí)踐與訓(xùn)練。想提高數(shù)據(jù)敏感度？趕緊往下看~

一、基礎(chǔ)知識(shí)的建立

01統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

掌握核心概念：學(xué)習(xí)均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分布類型（正態(tài)分布、二項(xiàng)分布等）以及相關(guān)性和因果關(guān)系等基本統(tǒng)計(jì)概念。

02熟悉數(shù)據(jù)分析工具

選擇一兩種工具：從常用的數(shù)據(jù)分析工具中選擇，如Excel、R或Python，專注于深入學(xué)習(xí)。Python特別受歡迎，因?yàn)槠鋷?kù)（如Pandas、NumPy）強(qiáng)大且易于使用。

03數(shù)據(jù)可視化

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)：通過(guò)圖表（如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等）可視化數(shù)據(jù)，有助于更直觀地理解數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)。

使用可視化工具：熟悉如Tableau、Power BI等工具，能夠快速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化信息，從而提高數(shù)據(jù)敏感度。

案例研究

01研究成功案例

分析知名企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，通過(guò)實(shí)際案例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

一、瑞幸從數(shù)字造假到逆襲翻盤

8月《黑神話：悟空》受到了包括央媒在內(nèi)的廣泛肯定，顯示出中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的積極市場(chǎng)前景。瑞幸迅速開(kāi)展聯(lián)名活動(dòng)，繼去年的醬香拿鐵后再次破圈。瑞幸咖啡在經(jīng)歷財(cái)務(wù)造假丑聞后，退市之后還能維持運(yùn)營(yíng)并實(shí)現(xiàn)盈利，這一現(xiàn)象在企業(yè)中較為罕見(jiàn)，作為一名財(cái)務(wù)人員，財(cái)務(wù)分析不僅要關(guān)注利潤(rùn)和現(xiàn)金流，更要深入理解數(shù)字背后的含義，這是財(cái)務(wù)分析的深層次要求。分析瑞幸咖啡的案例有助于探討數(shù)字管理的重要性。

定價(jià)9.9，瑞幸還有得賺么？

為什么客單價(jià)很重要？因?yàn)榭煜钒ㄎ覀兊纳钊沼闷?，包括一些零售副食商品之類的，它可替代性太?qiáng)了。有10塊錢一杯的瑞幸，就不會(huì)有人去喝30塊錢一杯的星巴克。所以價(jià)格敏感系數(shù)對(duì)于快消品來(lái)講它是至關(guān)重要的，如果要給快消品的一個(gè)界定的話，它就是低價(jià)傾銷模式來(lái)?yè)屨际袌?chǎng)。

瑞幸在商店贏利能力的敏感性分析中披露，單店贏利的關(guān)鍵因素在每家店每天賣出400件商品的情況下，每件售價(jià)16元，單店利潤(rùn)會(huì)達(dá)到28.4%；但如果按報(bào)告中的數(shù)據(jù)，在每店每天銷售263件商品，凈售價(jià)9.97元的實(shí)際情況下，按照管理層的介紹，門店層面虧損為28.0%。如果按9.97元的售價(jià)要實(shí)現(xiàn)盈利，每家店每天要賣800杯咖啡才行，不然就得把售價(jià)提高到13元。這突出體現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗的重要意義。

二、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力

美國(guó)退市并沒(méi)有讓瑞幸沉浸在污點(diǎn)中，一蹶不振。而是選擇了直面危機(jī)，誠(chéng)懇整改。迅速公開(kāi)承認(rèn)錯(cuò)誤，向消費(fèi)者、投資者和社會(huì)各界誠(chéng)懇道歉。隨后，瑞幸對(duì)內(nèi)部管理體系進(jìn)行了大刀闊斧的改革。瑞幸加強(qiáng)了財(cái)務(wù)審計(jì)和內(nèi)部控制，引入了專業(yè)的管理團(tuán)隊(duì)，重新梳理了公司的治理結(jié)構(gòu)和決策流程。

2024年7月30日，瑞幸咖啡披露2024年第二季度財(cái)報(bào)，交出了一份讓行業(yè)驚訝的成績(jī)單：

• 面對(duì)同行6.9元、9.9元的低價(jià)圍剿，瑞幸咖啡二季度收入同比增長(zhǎng)35.5%，實(shí)現(xiàn)收入84.03億元，創(chuàng)下單季度營(yíng)收新高；

• 外界關(guān)注的利潤(rùn)表現(xiàn)也恢復(fù)至健康水平，實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn) 8.71 億元，凈利潤(rùn)率達(dá)到 10.4%；

• 隨著門店的迅速擴(kuò)張，瑞幸月均交易用戶數(shù)再創(chuàng)歷史新高，二季度達(dá)到6,969 萬(wàn)；

• 二季度瑞幸產(chǎn)品總售賣數(shù)突破7.5 億件，占國(guó)內(nèi)總杯量的 24%，也就是每4杯中就有1杯出自瑞幸。

聯(lián)名共贏 指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

瑞幸爆款制造的底層邏輯是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力，瑞幸利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者偏好，通過(guò)數(shù)字化研發(fā)體系快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，瑞幸每三四天推出一款新產(chǎn)品，2020年、2021年和2022年上半年，瑞幸推出的現(xiàn)制新飲品分別是77款、113款和68款，這種快速迭代的能力讓瑞幸能夠持續(xù)推出受歡迎的產(chǎn)品。

2023 年瑞幸和茅臺(tái)的聯(lián)名實(shí)現(xiàn)了瑞幸和茅臺(tái)的共贏。一個(gè)是在銷售收入上，一個(gè)是在廣告宣發(fā)上，整體的銷量以及活躍度暴漲，特別是瑞幸小程序活躍度，基本上是同比增加123%，環(huán)比上升 41%，可以說(shuō)是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

三、爆款制造的底層邏輯

作為一名數(shù)據(jù)分析師，我們要回歸分析瑞幸為什么有能力去制造這樣的爆款？

1、頭部產(chǎn)品穩(wěn)定輸出

瑞幸咖啡的某些產(chǎn)品，如生椰拿鐵，無(wú)論任何時(shí)候，都能穩(wěn)定地保持其在銷售排行榜上的領(lǐng)先地位。這款產(chǎn)品的銷量表現(xiàn)始終穩(wěn)定，顯示出其作為頭部產(chǎn)品的強(qiáng)大吸引力。瑞幸咖啡始終注重這些核心產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng)，確保它們始終能滿足消費(fèi)者的需求。這些穩(wěn)定的產(chǎn)品，是為公司帶來(lái)穩(wěn)定收入的基石。

2、與知名IP聯(lián)名

瑞幸咖啡通過(guò)與知名IP或品牌進(jìn)行聯(lián)名合作，創(chuàng)造出具有沖擊力的營(yíng)銷效果。例如，2023年推出的醬香拿鐵以及今年的黑神話聯(lián)名產(chǎn)品，都取得了顯著的成功。

這些聯(lián)名產(chǎn)品不僅吸引了大量消費(fèi)者的注意，還顯著提升了男性客戶的購(gòu)買力，這一市場(chǎng)潛力在以往的營(yíng)銷策略中往往被忽視。在黑神話聯(lián)名產(chǎn)品的推廣過(guò)程中，瑞幸咖啡的內(nèi)部包裝和營(yíng)銷模式似乎提前泄露，引起了市場(chǎng)的廣泛關(guān)注。過(guò)去的營(yíng)銷實(shí)踐中，很多品牌可能沒(méi)有充分認(rèn)識(shí)到男性消費(fèi)者在特定產(chǎn)品類別中的購(gòu)買潛力。瑞幸咖啡通過(guò)與黑神話等男性向IP的合作，成功地激發(fā)了這一部分市場(chǎng)的活力，展示了男性消費(fèi)者在咖啡消費(fèi)市場(chǎng)中的重要性。

瑞幸咖啡通過(guò)穩(wěn)定的頭部產(chǎn)品和創(chuàng)新的聯(lián)名合作，成功地構(gòu)建了其在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)地位。這些策略不僅保證了收入的穩(wěn)定性，還為其帶來(lái)了新的增長(zhǎng)點(diǎn)，值得其他品牌學(xué)習(xí)和借鑒。

3、線下合作

瑞幸公司正積極進(jìn)行版圖擴(kuò)張，以此作為未來(lái)增長(zhǎng)的動(dòng)力。這包括線下門店的增加、與商超的合作以及與銀行的戰(zhàn)略合作。特別值得注意的是，盡管當(dāng)前消費(fèi)趨勢(shì)傾向于線上購(gòu)物，瑞幸咖啡依然重視線下門店的運(yùn)營(yíng)，并探索與銀行的合作機(jī)會(huì)。當(dāng)然，瑞幸咖啡在抖音、小紅書(shū)等平臺(tái)設(shè)有直播店鋪并銷售產(chǎn)品，但仍然沒(méi)有放棄線下，即便在實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨挑戰(zhàn)的時(shí)期，瑞幸咖啡依然堅(jiān)持對(duì)線下門店的投入和運(yùn)營(yíng)。

4、回顧客戶服務(wù)本身

真正知道顧客想要的是什么，黑神話聯(lián)名的咖啡在網(wǎng)上也不是一致好評(píng)，口感也不是特別好。也有很多人說(shuō)不好喝，但為什么它的銷量還是會(huì)締造這樣一個(gè)神話？就是客戶需求的，真的是那一杯咖啡嗎？還有我們玩這個(gè)游戲真的是為了打通關(guān)這個(gè)游戲嗎？其實(shí)需求本身也許不是表面上的一些內(nèi)容，需求的本身可能是更深層次的一些文化含義。

那么正是因?yàn)槿鹦覍?duì)于數(shù)據(jù)運(yùn)維的掌控能力上才實(shí)現(xiàn)了其服務(wù)的升級(jí)，瑞幸咖啡的產(chǎn)品聯(lián)名策略時(shí)，可以看出公司在推出新產(chǎn)品前進(jìn)行了深入的市場(chǎng)調(diào)研。例如，瑞幸咖啡推出的“醬香拿鐵”是在分析了茅臺(tái)酒的品牌形象和股市趨勢(shì)后做出的決策。瑞幸咖啡推出“黃玫瑰”系列產(chǎn)品，則是針對(duì)熱門連續(xù)劇在網(wǎng)上的熱議和評(píng)價(jià)進(jìn)行的市場(chǎng)響應(yīng)。可以推測(cè)，瑞幸咖啡的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)可能利用Python等技術(shù)手段，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了爬取和分析，以此為依據(jù)，打造了符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品，增強(qiáng)了品牌的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

02進(jìn)行對(duì)比分析

對(duì)比不同的數(shù)據(jù)，了解哪些方法最有效。

對(duì)比分析就是比較兩個(gè)相關(guān)的指標(biāo)，以展示規(guī)模、水平、速度等。常見(jiàn)的對(duì)比方法有時(shí)間對(duì)比（如同比、環(huán)比、定基比）、空間對(duì)比和標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比。比如，本周和上周的對(duì)比是環(huán)比，本月第一周和上月第一周的對(duì)比是同比，所有數(shù)據(jù)和今年第一周的對(duì)比是定基比。這樣可以分析業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和速度。

培養(yǎng)批判性思維

01分辨數(shù)據(jù)的來(lái)源和質(zhì)量

學(xué)習(xí)評(píng)估數(shù)據(jù)的可靠性，理解數(shù)據(jù)的上下文，識(shí)別潛在的偏差或錯(cuò)誤。合理地質(zhì)疑數(shù)據(jù)的來(lái)源、準(zhǔn)確性和有效性，并分析數(shù)據(jù)背后的假設(shè)和局限性。在建立模型前考慮不同的假設(shè)和可能性，確保所選模型與實(shí)際情況相符。

02數(shù)據(jù)清洗

1. 處理缺失值

識(shí)別缺失值：確定數(shù)據(jù)集中哪些數(shù)據(jù)缺失。

填補(bǔ)缺失值：使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或插值等方法填補(bǔ)缺失值，或根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇刪除缺失數(shù)據(jù)的行或列。

2. 處理重復(fù)數(shù)據(jù)

識(shí)別重復(fù)項(xiàng)：查找并標(biāo)記數(shù)據(jù)集中重復(fù)的記錄。

刪除重復(fù)項(xiàng)：根據(jù)特定的標(biāo)準(zhǔn)（如時(shí)間戳或唯一標(biāo)識(shí)符）刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，確保每條記錄都是唯一的。

3. 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式

一致化格式：確保數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，例如日期格式（YYYY-MM-DD 或 MM/DD/YYYY）、字符串大小寫(xiě)（全部小寫(xiě)或首字母大寫(xiě)）等。

數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的數(shù)據(jù)類型（如將字符串轉(zhuǎn)為日期類型，或?qū)?shù)值轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)數(shù)）。

4. 處理異常值

識(shí)別異常值：使用統(tǒng)計(jì)方法（如Z-score、IQR）檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值。

處理方法：可以選擇刪除、修正或保留異常值，具體取決于數(shù)據(jù)分析的需求和背景。

5. 文本清洗

去除噪聲：清除文本數(shù)據(jù)中的無(wú)關(guān)內(nèi)容，如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、空格、HTML標(biāo)簽等。

數(shù)據(jù)規(guī)范化：消除冗余信息，確保各個(gè)數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系明確，避免數(shù)據(jù)沖突。

實(shí)踐與應(yīng)用

上手實(shí)操

光學(xué)不練假把式，你需要參與實(shí)際的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、可視化和建模。通過(guò)實(shí)踐，培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的直覺(jué)。

模擬數(shù)據(jù)分析：使用真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行練習(xí)，嘗試進(jìn)行不同類型的數(shù)據(jù)分析（如探索性數(shù)據(jù)分析、回歸分析等）。

線性回歸的基本概念

線性回歸分析是數(shù)據(jù)挖掘里一個(gè)非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大學(xué)時(shí)都學(xué)過(guò)一點(diǎn)點(diǎn)線性回歸的概念。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，線性回歸（Linear Regression）是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。

聽(tīng)著有點(diǎn)復(fù)雜，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是看一組零散的數(shù)據(jù)是否存在相關(guān)性。直白點(diǎn)說(shuō)，就是在圖像上給你一堆點(diǎn)，你來(lái)找一條線，然后讓這條線盡可能的在所有點(diǎn)的中間。這個(gè)找直線的過(guò)程，就是在做回歸了。如下圖所示。

線性回歸是一種預(yù)測(cè)連續(xù)值的統(tǒng)計(jì)方法 。它假設(shè)因變量（Y）與一個(gè)或多個(gè)自變量（X）之間存在線性關(guān)系。簡(jiǎn)單線性回歸涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，其模型可以表示為 Y = β0 + β1X + ε，其中β0是截距，β1是斜率，ε是誤差項(xiàng)。

進(jìn)一步思考：為什么非要找這么一條盡可能的在所有點(diǎn)的中間的直線？

我們面對(duì)的是一堆散亂的點(diǎn)，看不出具體的相關(guān)關(guān)系，而線能夠體現(xiàn)趨勢(shì)。所以，我們就是想辦法來(lái)找一條盡可能在所有點(diǎn)的中間的直線，代表一個(gè)數(shù)據(jù)的整體趨勢(shì)，讓數(shù)據(jù)的整體關(guān)系更加清晰可見(jiàn)，這樣就方便我們預(yù)判未來(lái)的情況。

回歸的目的：通過(guò)找到的線來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。

回歸之所以能預(yù)測(cè)，是因?yàn)樗?strong style="font-weight: bold; color: black;">底層邏輯是：通過(guò)歷史數(shù)據(jù)，摸透了“套路”，然后通過(guò)這個(gè)套路來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。

· 注意：在回歸中，我們要預(yù)測(cè)的target是連續(xù)型數(shù)據(jù)(降雨量,房?jī)r(jià),長(zhǎng)度,密度這些)

應(yīng)用場(chǎng)景

線性回歸分析在日常工作中運(yùn)用非常廣泛，通過(guò)線性回歸，我們可以用模型去描述兩組數(shù)據(jù)中是否存在相關(guān)性。

在分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)，我們經(jīng)常要對(duì)廣告費(fèi)用以及銷售額的關(guān)系進(jìn)行判斷，評(píng)估廣告費(fèi)用對(duì)銷售額的作用到底有多大，公司應(yīng)不應(yīng)該加大廣告費(fèi)投入，如果未來(lái)投入一定的廣告費(fèi)用，預(yù)測(cè)銷售額可以達(dá)到多少…這一系列問(wèn)題都可以通過(guò)線性回歸分析去得出答案。

提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

怎么使得預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確呢？

那就多加入一些預(yù)測(cè)信息，機(jī)器學(xué)習(xí)中也把這些預(yù)測(cè)信息叫作特征。特征多了呢，我們的預(yù)測(cè)也就會(huì)靠譜的多。同時(shí)，特征增多了，原來(lái)的參數(shù)也就不夠用了。所以，有幾個(gè)特征就會(huì)有幾個(gè)參數(shù)，即讓每一個(gè)特征對(duì)應(yīng)一個(gè)參數(shù)。這用多個(gè) x 來(lái)預(yù)測(cè) y ，就是多元線性回歸，也可以引出線性回歸的一般表達(dá)式：

拿房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，可能需要綜合考慮到地段、房屋大小、距離、還有其他，并且按照重要性大小給到他們一定的權(quán)重大?。w現(xiàn)在下面公式中就是系數(shù)的大?。?。

那么寫(xiě)成表達(dá)式為：

這個(gè)式子就是一個(gè)回歸方程，地段、距離這些是特征，房?jī)r(jià)就是要預(yù)測(cè)的標(biāo)簽，系數(shù)w稱為回歸系數(shù)，我們通過(guò)輸入收集到的現(xiàn)有房?jī)r(jià)信息數(shù)據(jù)求得回歸系數(shù)w的過(guò)程就是回歸。得到回歸系數(shù)后，我們另外拿一個(gè)房屋信息數(shù)據(jù)輸入，就可以通過(guò)這個(gè)式子得到預(yù)測(cè)值，也就是這里預(yù)測(cè)出的房?jī)r(jià)。

為了方便計(jì)算，我們可以用矩陣來(lái)表示上面的方程：

其中，W看成W1 ~Wn組成的列矩陣，x 是 xi1 ~ xin 不同特征組成的特征矩陣。這個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)的本質(zhì)就是我們需要構(gòu)建的模型，機(jī)器學(xué)習(xí)中也稱“決策函數(shù)”。

實(shí)際操作案例

以Python的statsmodels庫(kù)為例，演示如何進(jìn)行線性回歸分析：

import statsmodels.api as sm



# 假設(shè)df是包含自變量X和因變量Y的DataFrame

X = df[['Independent Variable']]

Y = df['Dependent Variable']



# 添加常數(shù)項(xiàng)，以便模型包含截距

X = sm.add_constant(X)



# 建立線性回歸模型

model = sm.OLS(Y, X).fit()



# 輸出回歸結(jié)果

print(model.summary())

總結(jié)

線性回歸是一個(gè)強(qiáng)大的工具，適用于各種預(yù)測(cè)和分析場(chǎng)景。通過(guò)理解其基本原理和正確應(yīng)用，可以有效地從數(shù)據(jù)中提取信息和洞見(jiàn)。

通過(guò)以上方法，逐步培養(yǎng)和提升自己的數(shù)據(jù)敏感度，關(guān)鍵在于實(shí)踐和持續(xù)學(xué)習(xí)，隨著時(shí)間的推移，你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在數(shù)據(jù)分析和決策方面的能力顯著提高！

抓住機(jī)遇，狠狠提升自己

隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場(chǎng)的剛需能力，這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說(shuō)“我感覺(jué)”“我覺(jué)得”，自己都覺(jué)得心虛，如果說(shuō)“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”，肯定更有說(shuō)服力。想在職場(chǎng)精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的，統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL，Python還是要會(huì)一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過(guò)程就是個(gè)自我提升的過(guò)程。

CDA 考試官方報(bào)名入口:https://www.cdaglobal.com/pinggu.html