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1.【数据定义】 能被电子化的叫做数据滴滴司机数据化ofo数据化堵车数据化太形象了数据以后会是电 注意数据与自己业务相关诉求比如淘宝谷歌他们案例不能复制的
2.【业务问题定义成数据问题】 业务问题定义成数据问题然后数据分析员处理分析的过程叫回归分析 核心业务抽象出Y坐标然后分析因素抽象为x 轴把x和y关系说明清楚交给专业人员去处理
【举例】 文案影响分析出多个指标评判出那些文案好即老总指出粉丝增多从文案分析
【建立x和y关系】 建立y和x建立关系比如x一个因素打分分类出高价值用户或者将低价值用户培养成高价值用户 最终目标数据不断打磨最后为每个客户提供便捷生活福利 3.【有了模型怎么产生产品和实施】 比如公交汽车油耗很多分析发现是公交出战时
4【数据分析产生价值是有极限的】 给定x和y达成的结构magin是有限的数据产品商业化过程有一定瓶颈通过产品创新业务改变提高盈利 要意识到大数据测评的实现平均的不准只能实现平均的盈利要认可大数据的的不准确 【举例】 特朗普大选谷歌youtbo越是大数据磨平误差只能代表一部分 注意大量的模型是相关关系但因果关系很重要 因果关系比较奢侈大部分统计学是相关关系
4.【回归分析定义】 只要有y和x都觉回归分析非线性分析线性分析深度学习 关键是从业务反馈到数据可分析问题
