大数据时代的数据分析入门指南.docx

大数代

白居析指南

目录

第1章解决问题，你需要“流程”

第一个重点是“划定范围”

从锁定原因到研究对策开始之前的准备工作

数据分析需要“假设”用框架来查缺补漏

开端决定了结论的质量

开始以后很难再扩大视野思考问题之“外”的问题

「解决问题的故事1」

问题：汽车销量下滑，怎么办?

第一步：明确计划与现实之间的差距

第2章分解数据，找到“问题的关键”

“趋势”视点和“快照”视点“WHAT型假设”

表示大小的“平均值”“好用”背后的陷阱

平均值不能代表总体了解“中位数”

“油炸豆腐”和“天妇罗面渣”,哪个更好吃平均值所掩盖的真相

乌冬面和荞麦面的教训

用“波动”的视点给平均值做补充标准差为什么“用不上”

“变异系数”的魅力视觉也是“感觉”

「解决问题的故事2]

第二步：“分解”数据，锁定问题的关键

第3章采用交叉视点，锁定“原因”

表示二者关系的“相关系数”Excel的小妙招

锁定原因也需要“假设”

相关系数的四大优势

找到相关分析的着眼点奖金被用到哪里了

用Excel加载项进行批量分析利用矩阵排列优先顺序

不要随便编故事

「解决问题的故事3]

第三步：建立WHY型假设，关注影响客户忠诚度的要素

第4章制定对策，要依据“方程式”

10秒钟完成一元回归分析关注相关系数的平方

注意事项及应用事例

看相关系数还是看斜率「解决问题的故事4]

第四步：通过一元回归分析，发现车型B和车型C的不同问题

第5章用数据讲故事

解决问题的故事

把解决问题的过程展现出来

在组织中使用数据的价值与难点你能用数字推翻众人的理解吗

更上一层楼(高级技能简介)

第1章

解决问题，你需要“流程”

实际工作中的大部分数据分析都只是运用分析工具来“摆弄”现有的数据。因此，虽然不知不觉中做出很多图表，但耗费大量的精力和时间，最后也不过是总结出一份报告，只是描述了“本月XX分店取得了优异的销售业绩”“经费的使用额在整体上有所增加”等实际情况。当然，这样很难找到有效的应对措施，或者找到造成这种现象的原因。

为了避免这种情形，我们需要了解“流程”,这是数据分析的前提。掌握了流程，才能避免见到数据就立即动手，却总是在原地打转的情况。分析的各个详细流程还会在后面的

章节介绍，我们先来概观一下数据分析的整体流程(故事)。第一个重点是“划定范围”

首先，我们要了解在实际工作中解决业务问题的整体流程，以及这一过程中涉及“数据分析”的范围。解决问题的流程从明确目的或问题开始，然后再逐步运用数据来把握现状，或者从所有数据中找到问题的关键(“A店铺”“B商品”“20～30岁男性顾客”等)。

从开始运用数据把握现状到找到问题关键为止的过程叫作“数据整理”。这一阶段仅限于整理数据，还没到挖掘数据进行分析的阶段。这一阶段的特点是直接运用“总销售额”等表示整体情况的数据。

不过，所有业务都出现同样问题的情况比较少见，大多数情况是只有其中的某些关键部分才是主要问题。为此，需要逐渐划定数据的范围。

不划定对象数据，在所有数据上做文章的话，由于多个要素掺杂在一起，会很难找到问题的关键(着眼于何处、如何划定范围会在第2章介绍)。只有确定了分解数据的角度，对分解之后的要素进行比较，我们才能发现问题的关键。这样就可以从包含所有要素在内的整体数据中，划出作为分析对象的数据范围。

从锁定原因到研究对策

假设我们已经锁定了问题的关键，例如“问题是支店A的销售”或“问题是服务B的集客效果”等。那么接下来，就应该考虑“什么原因导致了这些问题”。为了找到原因所在，需要进一步缩小对象范围。关注2种以上数据之间的关系，有助于锁定原因。这里才是数据分析的精髓。

从上一阶段“找到问题的关键”开始，“数据整理”的工作逐渐开始变为可以叫作“数据分析”的内容。当然，只是找到原因不能算解决了问题，还要针对原因决定必须采取的措施，而且提出方案，不能只是停留在口头层面。

设定什么样的目标?数值是多少?实施需要哪些资源?只有将这些内容落实为具体的数值，决策者才会批准。方案最终获得实施，才算到达终点(实际上，之后还需要检验和反馈实施的结果)。

如果各个分析过程的内容及结果互不相干，无法形成一个连贯的故事，就没有说服力，我们需要通过整个流程，形成一个贯穿全体的故事(经过)。为此，首先要明确最重要的目的和问题，确保所有过程与操作在理论上最终都与这一目的或问题相关，这样整体的逻辑和流程才不会出现偏差。

此外，就像我在日产的所有工作一样，大多数情况下我们都必须在有限的(多是极其有限的)时间里取得某种形式的成果。如果分析漫无目的，时间转瞬即逝，结果很可能会超过期限。

把握包括分析阶段在内的整个解决问题流程，就能从全