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具備這樣的思維，你才算入了大數(shù)據(jù)分析的門
2017-11-06
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　具備這樣的思維，你才算入了大數(shù)據(jù)分析的門

什么樣的思維才是數(shù)據(jù)分析工作者應(yīng)該具備的入門思維？文章為你解析。

隨著企業(yè)中的大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、存儲技術(shù)的日益增強(qiáng)，沉淀下來的大數(shù)據(jù)急需喚醒潛在的價(jià)值，從傳統(tǒng)BI（Business Intelligence）到現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才的需求也從單純的數(shù)據(jù)交叉多維度分析，配置可視化報(bào)表提升到了另外一個(gè)階段。
那么，數(shù)據(jù)分析工作者在人工智能時(shí)代該具備怎樣的思維才算真正的入門了呢？本文會帶給大家一個(gè)全新的角度闡釋什么樣的思維才是數(shù)據(jù)分析工作者應(yīng)該具備的入門思維。無論你的職責(zé)是分析企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的分析師，還是設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理希望本文對你有所啟發(fā)。
數(shù)據(jù)分析的四種模式
首先我們回顧一下被普遍接受的數(shù)據(jù)分析的四個(gè)模式：
第一個(gè)方式：描述性分析（Descriptive Analytics），即將已經(jīng)發(fā)生事實(shí)用數(shù)據(jù)表述出來。
第二個(gè)方式：診斷性分析（Diagnostic Analytics），即回答為什么會發(fā)生，通常使用數(shù)據(jù)鉆取的手段就可實(shí)現(xiàn)。
第三個(gè)方式： 預(yù)測性分析（Predictive Analytics），即通過歷史數(shù)據(jù)對未來的趨勢進(jìn)行預(yù)測。這個(gè)階段會引入一些高級算法。
第四個(gè)方式：決策建議性分析（Prescriptive Analytics），即通過分析可能影響行為結(jié)果的動(dòng)態(tài)指標(biāo)（或行為）并將指標(biāo)和結(jié)果的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行量化，從而給出對結(jié)果產(chǎn)生最重要影響的指標(biāo)，以及對應(yīng)每個(gè)指標(biāo)對結(jié)果產(chǎn)生不同影響程度的描述。有了以上這些分析，決策者可以將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策真正落地。
盡管很多文章將這四個(gè)模式分為四個(gè)階段逐層深入，筆者認(rèn)為在很多場景中的數(shù)據(jù)分析并不應(yīng)該將這四種方式按分析的深入程度區(qū)分，或者說它們不應(yīng)該被賦予不同的價(jià)值標(biāo)簽。
例如在很多場景中，描述性分析就完全可以以最低的成本快速解決用戶的需求，并不需要引入復(fù)雜的算法，用戶就可以得出結(jié)論或指導(dǎo)他的決策了。
相反，如果引入了高級算法，進(jìn)行了預(yù)測性分析或決策建議性分析往往在投入和匯報(bào)比方面對于終端用戶來講會很低，畢竟，任何一種數(shù)據(jù)分析絕不是分析而已，不要忽略了從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲，必要時(shí)候還要進(jìn)入高級算法建立模型這些不同階段消耗的是企業(yè)的人力和財(cái)力。因此我們要放平心態(tài)，用效率最高的方式解決問題即可，切不可盲目追求低投入產(chǎn)出比的方案。
其實(shí)數(shù)據(jù)分析和寫年終總結(jié)給領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)是一個(gè)道理，沒有領(lǐng)導(dǎo)希望聽到的是“假大空”、流水賬、心靈雞湯，只有經(jīng)過了充分的需求分析，了解用戶想要什么樣的分析結(jié)果，才能做出好的產(chǎn)品。


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