数据分析的分类和EDIT思维框架

为了服务于企业不同层次的决策，商业数据分析过程必要提供相应的数据科学产出物。

一般而言，数据分析必要经历从需求层、数据层、分析层到输出层四个阶段。

• 第一个阶段是需求层——确定目标，具体目标必要依据具体的层次举行分析：假如是战略管理层面的分析，则紧张会合在行业发展或者产物未来市场等；假如是管理和运营层面的分析，则紧张会合在产能情况、财务状态、业务运营等；假如是操纵层面的分析，它紧张是会合在客户画像、客户倾向性等。所以，不同层面的分析需求是不一样的，分析目标也就不同。
  
• 第二个阶段数据层面紧张包罗数据的获取、清洗和整理。虽然目标方向和所在层次不同，但是在数据层的处理流程十分相似。
  
• 第三个阶段分析层，必要用到统计分析、用户画像等技术。我们结合业界实践归纳出商业分析模型、归因分析模型、算法模型作为模板以便于读者更快的搭建不同的数据分析框架。
  
• 第四个阶段是输出物，以战略分析报告、仪表盘、业务归因分析报告和数据挖掘报告的形式输出，此中战略分析报告紧张是面向战略层面，仪表盘紧张是面向管理层面，业务归因分析报告紧张面向运营管理者，数据挖掘报告面向业务实行和操纵职员。
  

接下来通过一个示例来加深理解，比如领导想知道广告投放效果怎样，这就必要我们对营销效果举行评估。可以通过对比广告投放之前与之后销售量的变化来评价广告的效果，简单的描述统计即可做到。但是领导又会追问：“销售量的提拔真的与这次广告的投放有关系吗？而不是受到外面的经济情况影响？”为了答复这个问题，我们必要从业务宏观层面分析，从而明确广告投放是否为销售增长的缘故原由。这时，简单的描述分析就不足以答复这个问题了，还要用到统计分析中的实行设计、假设查验等工具。通过控制其他影响销售的因素，并结合假设查验方法可以发现，广告费用投入之后确实导致了销售收入的显著提拔，因此可以说广告投入是本次销售增长的缘故原由。但是，假如我们想弄清楚广告到底是在哪个渠道、哪些产物或者哪些人群中才会发挥出更佳效果，就必要举行微观层面分析。首先要结合客户的性别、年岁、地域、喜好等标签举行客户画像的分析。
然后通过对微观层面的模型归因分析，制定出业务归因分析与优化策略报告，这也是面向运营层面的应用。末了根据分析结果，制定精准营销策略。针对不同的客户实现不同的广告投放策略，必要借助算法模型。这里必要用到的是数据挖掘干系算法，深度分析每个客户的喜好，创建模型举行预测。而终极形成的数据挖掘报告是由操纵层实施，即办事职员协同举行业务分析和判断，包管报告符合业务职员认知。之后就要实现具体的模型落地，也就是面向 IT 层面由技术职员实施。
数据分析的分类

数据科学的方法层级可分为描述性分析，诊断性分析，预测性分析，规范性分析。

• 描述性分析（Descriptive Analysis）：描述性分析旨在对数据举行总结和描述，以相识数据反应的业务运行的基本特性、趋势和分布情况。它包罗统计指标、图表和可视化等方法，帮助人们获得对业务运行状态的整体认识。如常见的已经发生的业务事实的分析，日常分析，各种周期性的总结复盘性分析等。
  
• 诊断性分析（Diagnostic Analysis）：诊断性分析旨在探索数据中发生的变乱或征象的缘故原由和关联。它通过深入挖掘数据反应的业务运行之间的关系，寻找潜伏的因果关系和影响因素，以解释为什么某些情况发生。常见的有业务的异常检测，效果评估，影响性分析等。
  
• 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析基于历史数据和模型，通过创建预测模型来预测未来变乱或趋势。它利用统计建模、呆板学习和数据挖掘技术，分析数据中的模式和趋势，以便预测未来大概发生的情况。常见的如销售预测，用户行为预测，股票市场预测，供应链管理预测等。
  
• 规范性分析（Prescriptive Analysis）：规范性分析是在预测性分析的底子上进一步发展而来的，它不但预测未来情况，还提供了针对不同情况的行动发起和决策支持。规范性分析基于优化方法和决策科学，帮助决策者制定最佳决策方案。如贷款利率定价中基于用户的违约概率给出最优的利率发起，就属于规范性分析的范畴。
  

商业数据分析的思维框架EDIT

在商业情况下做数据分析常常会综合运用数据科学的四种分析方法中的部分或全部方法，如企业中的战略分析报告和日常管理、运营报告用描述性分析即可，运营流程优化和产物参数优化发起报告必要利用描述性和诊断性分析方法，精准营销、精致化风控等操纵层面的报告往往会依次用到以上四种分析方法。为了便于在实际工作中有章可循，可以参考“EDIT”商业数据科学应用框架。

EDIT 数字化模型紧张包罗探索（Exploration）、诊断（Diagnosis）、指导 （Instruction）和工具（Tool）4个部分。此中外环的 E、D、I 3个部分由企业业务岗位的职员实行，中央T部分由技术部门职员提供数据和工具的支持。
业务运行探索（E）

业务运行探索关注各个项目的运行状态、各项指标是否合规及各项业务的具体数据等。常常利用可视化的形式来展示业务运行状态。比方，我们可以首先基于KPI和业务实践来构建精益化的指标体系，然后输出业务运营监控看板。这种看板雷同于飞机的驾驶仪表盘，可以实时显示企业的业务运行状态。
问题缘故原由诊断（D）

当业务指标异常时，采用定性和定量相结合的方式，在中、微观层面定位和分析问题。用数据分析的语言来说，就是识别出到底是哪些因素显著影响了该业务指标的变化。
业务策略指导（I）

在确定业务目标后，我们可以引入数字化的方法来更好地指导优化业务策略。 比方，可以根据用户画像的结果来给不同类型的用户群体分别投放营销资源。这里，我们必要借助知识库、策略库和流程模板，快速地制定优化策略。
数据算法工具（T）

数字化工具分为两个部分：数据工具和算法工具。数据工具（如数据库）从数据角度出发，整合企业的主数据、交易数据、分析数据和参考数据，为数据应用提供数据底子。算法工具（如呆板学习算法）是 EDIT 数字化模型的发动机，服务于价值经营、客群运营、全面质量管理、全面风险管理等各个方面。

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