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數(shù)據(jù)分析方法分享
2016-05-17
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數(shù)據(jù)分析方法分享

1 數(shù)據(jù)分析前,我們需要思考

像一場戰(zhàn)役的總指揮影響著整個戰(zhàn)役的勝敗一樣,數(shù)據(jù)分析師的思想對于整體分析思路,甚至分析結果都有著關鍵性的作用。

2 分析問題和解決問題的思路

定義問題(重要步驟之一):

1)首先,要搞清楚問題的實質,準確、完整、真實地表達問題。

2)其次,弄清楚為什么要解決這個問題?

3)最后,解決這個問題的意義何在?是必須解決還是無關緊要,或是需要馬上解決這個問題還是不太著急。

收集整理信息:

搜集、整理關于要解決問題的歷史資料、類似情況和現(xiàn)狀。例如,從現(xiàn)有的報表數(shù)據(jù)中就能看到當前問題點的數(shù)據(jù)情況或者一段時間的趨勢;

選取分析方法:

1)分析涉及到的主要維度,為后面提取數(shù)據(jù)需求做準備;

2)選取的分析軟件以及分析方法(統(tǒng)計學相關方法);

數(shù)據(jù)提取整理(重要步驟之二):

1)根據(jù)分析內(nèi)容以及分析方法,提出分析所需的數(shù)據(jù)需求;

2)對于反饋回來的數(shù)據(jù),需要進行部分加工,以便更能反映所要分析的問題;

分析結果及結論:

1)根據(jù)分析的結果,得出一些當前問題產(chǎn)生的一些結論。這里注意分析的方法以及維度,結果的展示方式等。

2)結論需要足夠的數(shù)據(jù)作支撐;

實施及建議措施:

1)針對數(shù)據(jù)分析結論,給出當前問題的解決建議措施;

2)一方面從業(yè)務層面進行建議措施。另一方面,可以就問題點進行更深層次分析,給出數(shù)據(jù)挖掘層面的解決措施;

實施效果評估及報告整理:

1)根據(jù)措施實施效果進行評估,將完成的分析過程、結果以及評估整理報告,為以后出現(xiàn)問題提供經(jīng)驗教訓;

2)對于本次沒有完全解決的問題,進行說明。

3 精確地陳述問題

5W2H法:

5W:What、When、Where、Who、Why;

2H:How many、How much;

Where——哪里存在問題?

What——存在的問題是什么?

Why——原因在哪里?

When——什么時候開始出現(xiàn)這樣的問題?

Who——與什么對象有關?

How many——發(fā)生的次數(shù)和數(shù)量?

How much——損失有多大?

4 問題展示方式

問題結構是由現(xiàn)狀、直接原因以及最終原因構成的。針對直接原因進行的叫初步問題分析、針對最終原因進行分析的叫深層及問題分析。

5 分析方法

統(tǒng)計方法的三大特性,用三句話來簡單概括:

1)實用性:除了實情,數(shù)據(jù)能證明一切;

2)豐富性:統(tǒng)計揭露出的部分固然明晰,沒揭露出來的或許更重要;

3)公平性:每個人都應當用數(shù)據(jù)說話。

6 描述性統(tǒng)計分析

“五點法”:最小值、1/4分位數(shù)、均值、3/4分位數(shù)、最大值;

“兩度”:峰度、偏度

六西格瑪:

責編:pingxiaoli

7 變量分析方法選取

8 數(shù)據(jù)挖掘分析

按挖掘方法分類:包括統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。

其中:

1)統(tǒng)計方法可分為:判別分析(貝葉斯判別、費謝爾判別、非參數(shù)判別等),聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等),探索性分析(主成分分析等)等。

2)機器學習方法可分為:歸納學習方法(決策樹、規(guī)則歸納等),基于范例學習,遺傳算法等。

3)神經(jīng)網(wǎng)絡方法可分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(BP算法等),自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(自組織特征映射、競爭學習等)。

4)數(shù)據(jù)庫方法分為:多維數(shù)據(jù)分析和OLAP技術,此外還有面向屬性的歸納方法。

關聯(lián)規(guī)則關聯(lián)規(guī)則反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯(lián)性,如果兩個事物或者多個事物之間存在一定的關聯(lián)關系,那么其中一個事物就能夠通過其他事物預測到。

9 選取分析所需的相關數(shù)據(jù)

10 數(shù)據(jù)質量的評估

在現(xiàn)實社會中,存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”:

不完整性(數(shù)據(jù)結構的設計人員、數(shù)據(jù)采集設備和數(shù)據(jù)錄入人員):

1)缺少感興趣的屬性

2)感興趣的屬性缺少部分屬性值

3)僅僅包含聚合數(shù)據(jù),沒有詳細數(shù)據(jù)

噪音數(shù)據(jù)(采集數(shù)據(jù)的設備、數(shù)據(jù)錄入人員、數(shù)據(jù)傳輸):

1)數(shù)據(jù)中包含錯誤的信息

2)存在著部分偏離期望值的孤立點

不一致性(數(shù)據(jù)結構的設計人員、數(shù)據(jù)錄入人員):

1)數(shù)據(jù)結構的不一致性

2)Label的不一致性

3)數(shù)據(jù)值的不一致性

數(shù)據(jù)類型沖突:

1)性別:string(Male、Female)、Char(M、F)、Integer(0、1)

2)日期:Date、DateTime、Sting

數(shù)據(jù)標簽沖突:解決同名異義、異名同義:

學生成績、分數(shù)

度量單位沖突:

1)學生成績

a.百分制:100~0

b.五分制:A、B、C、D、E

c.字符表示:優(yōu)、良、及格、不及格

概念不清:

最近交易額:前一個小時、昨天、本周、本月

聚焦沖突:根源在于表結構的設計

11 數(shù)據(jù)的清洗處理

主要任務:

補充缺失數(shù)據(jù)

識別孤立點

處理不一致的數(shù)據(jù)

處理方法:

分箱(Binning)的方法:

聚類方法:檢測并消除異常點

線性回歸:對不符合回歸的數(shù)據(jù)進行平滑處理

人機結合共同檢測:由計算機檢測可疑的點,然后由用戶確認

12 怎樣將分析的結果呈現(xiàn)出來

指標分析與政策分析并重

反映重點問題、實事求是

材料、數(shù)據(jù)要真實,論據(jù)要有說服力

切記:

分析角度:缺乏分析中心思想或主干線

文字表達:“一圖二表三文字”

邏輯結構:論點、論據(jù)、論證

13 分析結果呈現(xiàn)基本原則

數(shù)據(jù)分析結果呈現(xiàn)準備工作:

確定表達的主題:

使用圖形的目的:

將思想和觀點形象化地表達,加深讀者或聽眾的印象

使用圖標時,必須明確通過圖表要表達的信息是什么

確定對比關系:

同一類別不同項目間的對比

不同類別不同項目間的對比

時間對比:把時間作為項目分類的標準

頻率對比:以部分占整體的百分比為項目分類的標準

相關性對比:按照項目之間的函數(shù)關系作為項目分類的標準

其他對比:邏輯關系的對比(因果、時間序列……)

選擇圖形:

餅圖;柱狀圖;線形圖;雷達圖;面積圖;點圖;氣泡圖;矩陣圖;邏輯圖……

14 如何用圖來表示數(shù)據(jù)

選擇圖表的方法可以參照我們往期的文章:

信息可視化圖表設計

15常見的分析模式

內(nèi)容決定形式、形式服務于內(nèi)容,當形式經(jīng)過時間考驗被普遍接受后就固化成一種模式。

分析報告的模式主要包括:

金字塔式

綜合式

三步曲

專題式

通報

簡報式

工作匯報式

16 分析總結及建議措施

建議措施分類:業(yè)務層面;數(shù)據(jù)挖掘

17 實施效果評估及報告整理

1)營銷活動效果反饋數(shù)據(jù),分析對于問題的解決程度

活動歷史響應數(shù)據(jù)的積累;

活動流程固化;

2)業(yè)務模型優(yōu)化提升

對比組,顯示模型本身的優(yōu)越性;

營銷活動數(shù)據(jù)對于模型的提升情況。


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