什么是做好数据分析的关键？

摘要：百度“数据分析之道主要内容是什么？数据分析（道）–什么是数据分析？–做好数据分析的关键是什么？–分析要考虑业务，尤其是脚踏实地的气体–摘要：1）数据分析是什么？有效的数据分析方法（术语）常见的统计陷阱内容是什么？字面拆解：数据 分析骨肉方成一个人–骨架(主)分析–血肉(附)常见错误数据–只有数据：机器报表不好吗？–只有分析：你是瞎猜吗？2)做好数据分析的关键是什么？数据分析的核心：思维>方法–思路：业务研究 逻辑思考 创新灵感 可行建议–方法：总结统计，MakeitSimple数据分析的价值和定位(切忌喧兵夺主)–百度T序列不注重数据分析(数据分析能力难以评价)–麦肯锡的一份分析报告卖了几千万(只有简单的统计)–数据分析对企业有很大的价值，作用于业务发展前（探索）期或阶段性改进期（颠覆性创新），在确定业务模型之前进行数据分析，然后进行建模优化（机器学习）数据分析人才–同样的数据，仁者见仁智者见智，分析人才的不可复制性–做好数据分析的人可能不是老板，但至少能做军师数据分析的方法是什么？字面分解：数据 分析骨肉方成一个人–骨架(主)分析–血肉(附)常见错误数据–只有数据：机器报表不好吗？字面拆解：数据 分析骨肉方成一个人–骨架(主)分析–血肉(附)常见错误数据–只有数据：机器报表不好吗？–只有分析：你是瞎猜吗？做好数据分析的关键是什么？数据分析的核心：思维>方法–思路：业务研究 逻辑思考 创新灵感 可行建议–方法：总结统计，MakeitSimple数据分析的价值和定位(切忌喧兵夺主)–百度T序列不注重数据分析(数据分析能力难以评价)–麦肯锡的一份分析报告卖了几千万(只有简单的统计)–数据分析对企业有很大的价值，作用于业务发展前（探索）期或阶段性改进期（颠覆性创新），在确定业务模型之前进行数据分析，然后进行建模优化（机器学习）数据分析人才–同样的数据，仁者见仁智者见智，分析人才的不可复制性–做好数据分析的人可能不是老板，但至少当军师分析的时候，要考虑业务，尤其是脚踏实地的数据分析，重新调查–方法上，基本统计就够了–在调查中，亲临一线询问，了解实际情况，接近“数据幻想”–只有熟悉业务，才能提供有价值的分析和建议。客户流失仅仅是推广效果不理想吗？我们真的只是想分析一下，分析要言之有物，行之有效的数据分析吗？价值–分析报告的及格线是“言之有物”-事实–优秀的线条是“震耳欲聋”或“启蒙”-分析–满分线是一个切实有效的行动计划——建议分析实例：我们处于市场领先地位，分析次要竞争对手近期发展的数据–及格线:竞争对手发展势头强劲，市场份额如何变化？–优秀线：尽管竞争对手最近发展迅速，但事实上，他的突出优势是X，缺点是Y，未来可能会采取什么行动，市场上的其他竞争对手也不容忽视–满分线：对于竞争对手的可能行为，我们需要改进以下几个方面：加强A的优势、B、C，与X达成进一步的战略合作关系，并收购Y等汇总统计来源：用单个数或数的小集合捕获可能是大值集的各种特征–频率测量：众数–位置测量：平均和中位数–散度量：极差和方差–数据分布：频率表、直方图–多元汇总统计：相关矩阵、协方差矩阵汇总数据指标的设计，源于非常简单的思维标准差：想要设计一个指标，可以用来衡量数据集的发散性，经过以下思考–可以测量每个样本的偏差累积（realnum–mean）加和–偏差较大的值应具有较大的权重（realnum–mean）^2–集合数越多，方差越大，应该与集合大小无关。(（realnum–mean）^2)–量纲不同于原始数据，无法与Sqrt相比(Mean(（realnum–mean）^2))–最终结果，RMSE汇总统计——在美国总统选举的各种民意测试中，支持率的一个常用标准是信心度为95%(误差在于 -2.5%以内，置信区间宽度为5%)，那么需要多少人才能达到这样的标准呢？计算N=1067至少需要1000个样本才能满足需求–Z0.025=1.96，通过R语句qnorm(0.025，low=F)得到–n是样本的数量，n越大，信心范围越小–p是真实的概率，p=0.5时候，p(1-p)最小，所需n最大汇总统计-详细拆除与汇总之间的权衡，当数据量充足时，添加一些维度，更详细地拆除，使每个小格里的样本更加相似，结论更加准确，但数据不足或分拆不会导致结论变化，因此结果不会失去统计意义。OLAP概念-总结统计的终极工具机器学习-为什么work有一个例子“毛泽东吸烟比林彪活得更久”，并建议人们不要吸烟？–概率分布问题，“人”和“命运”–虽然我们选择了一种健康的生活方式（尽我们最大的努力），但我们必须听命运（我们是正态曲线的好尾巴还是坏尾巴），但命运的整体分布可以变得更好（如果没有额外的吸烟信息，如何从一组寿命数据中预测？–目标：MSE作为评价指标，MSE越小越好–方法：如果数据正常分布，中位数（即峰值）作为预测值，使MSE通过以上两点最小化，证明吸烟信息对预测有效。如果一个人吸烟，我们预测他会活到70岁，否则如果75岁有更多的饮酒信息呢？精心挑选的平均实例:当数据分布呈现正态分布特征(钟形曲线)时，社区业主申请减税vs出售房屋，平均值、中位数和众数都落在同一点。精心挑选的平均实例:当数据分布呈现正态分布特征(钟形曲线)时，社区业主申请减税vs出售房屋，平均值、中位数和众数都落在同一点上。当数据分布成偏差特征(类似滑梯)时，平均值、众数和中位数相差甚远。以书思今，学以致用–分布和平均分布一样重要–两个特例往往会使数据的统计结果发生很大的变化。同样的数据，在2010年的前六个月，使用产品的客户数量从最初的2w增加到每月100个。缺失或不匹配的比较实例1(缺失的比较)–临床上，这种药能在10分钟内杀死5w感冒病毒–没有意义的例子2(不匹配的比较)，因为数据缺失了比较对象–与此同时，纽约市民的*率为0.9%，而纽约市民的*率为1.6%，得出结论，参军是安全的。–比较对象不清楚，或者根本无法比拟，也是以书思今，学以致用的常见情况–为何评价策略效果要有对照组？抽样实例偏差–10枚硬币扔1000次，总会有10个正面或9个正面。–全国人民喜欢看到油价上涨，水价听证会反馈价格上涨影响不大–采用偏差样本可以产生任何人需要的结果。在抽样统计中，我们应该充分考虑抽样过程对样本的偏差，以及这种偏差对我们的结论的影响，学以致用–分层抽样挂羊头卖狗肉的推理实例–公司与工会发生摩擦，因此公司进行了“调查”，统计有多少员工对工会不满。“大多数(78%)员工反对工会，因此有必要取消工会，”该公司公布了这一结论。该公司宣布，“大多数(78%)员工反对工会，因此有必要取消工会。”–360打官司老败诉，腾讯打官司总胜诉，周鸿祎：“真是东方不败！与腾讯强大的法律事务相比，我们实力不强，自愧不如！“最常见的表现是把两件看起来非常相似的事情混淆在一起，得出似是而非的推理。笑一下–小品《卖拐》中“脚麻”的桥段