如果是:利用数据分析方法进行商业问题的分析,那就是商业分析了。商业分析是广义的数据分析方法的一个具体应用场景。 2、狭义上的数据分析 狭义上的数据分析,应该叫“对企业内部系统采集的数据进行分析”。实际上,我们在招聘时看到的要求懂sql,hive,python,R等软件操作的“数据分析岗位”,指的都是狭义的数据分析。这...
转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。5、购物篮分析-关联规则 以往文章：数据分析一定要懂的模型——购物篮模型 通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就叫做商品关联分析法。6、复...
因此无论是算法/分析，谁接需求，都得先问清上边的问题。当然，在问题定义都模糊不清的时候，让数据分析师站出来沟通更合适。数据分析师和业务贴的更近，更容易理解业务语言，引导业务思路。业务方进一步给出的回答是：要帮助管理岗位招到更合适的人要发现：XX省市的流水线工人更容易招，我们集中招聘要让整个部门的...
03转化分析/漏斗分析 转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。04购物篮分析 购物篮分析就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就...
3)算法模型的第三个优势,就是处理大规模数据了。 典型的业务模型RFM,做用户分层时,如果每个指标分3类,那么就有3*3*3=27类,在业务上已经复杂到很难匹配对应策略了。 但是如果用协同过滤算法,完全可以做到千人千面,这也是算法模型的巨大优势。 之所以互联网公司倾向于用算法做推荐,主要是源自互联网平台上的商品量...
▌ 类型五:算法模型 这里才是近几年大火的机器学习算法。但是,这些算法大部分不是用来解决企业经营问题的,而是工业应用,比如安防,辅助驾驶,语音识别,语音控制,内容推荐,商品推荐,反欺诈,风控等等。这些都是生产系统,非数据分析/BI系统。在架构上一般都是专门的算法组/风控模型组负责,不会和数据分析组重叠。
程序= 算法 + 数据 我个人认为,在数据分析领域,我们可以这样说: 数据分析 = 思维 + 数据 真正重要的东西 ,一是思维方法论 ,二是数据,其他都属于帮助我们完成数据分析的工具,只不过这些工具使用场景和效率不同而已。 因此,我特别强调数据分析的思维方法论,可以让我们的工作化繁为简,条理清晰的梳理复杂关系,对问...
在数据分析的过程中,模型和算法的选择至关重要,它们能够帮助我们发现数据中的规律、趋势和隐藏的信息,进而做出有效的预测和决策。 一、数据模型 数据模型是描述数据和数据之间关系的一种方式,它能够帮助我们理解和组织数据,从而更好地进行分析和挖掘。常见的数据模型包括关系模型、层次模型和网络模型等。 1.关系模型 ...
1、Z-SCORE模型 Z-score模型是以多变量的统计方法为基础,以破产企业为样本,通过大量的实验,对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。 2、ABC成本法 ABC成本法是根据事物的经济 、技术等方面的主要特征,运用数理统计方法,进行统计、排列和分析,抓住主要矛盾,分清重点与一般,从而有区别地采取管理方式的一种...
更多数据分析内容参看这里 一、 决策树简介 今天我们来学习一下决策树。基本上来说,根据目标字段的不同,决策树可以分为两种类型,一种是分类树,另一种是回归树。如下图所示,左侧是分类树,右侧是回归树,两者的树结构没有区别,从根节点到最后的叶节点就是我们的决策。两者的主要差别在于目标的不同,左侧是要根据...