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來源:接地氣的陳老師
我們常說,辦事情要“名正言順”,而數(shù)據(jù)領域的名字則是格外的多,商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法模型……經(jīng)常把大家繞暈,今天系統(tǒng)科普一下。
1、廣義上的數(shù)據(jù)分析
廣義上的數(shù)據(jù)分析,指的是“利用數(shù)據(jù)對XX問題進行分析”。包括了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)計算、結論輸出、數(shù)據(jù)可視化等部分。大家注意到了,這里是有個空白的XX沒有填的。
實際上,廣義上的數(shù)據(jù)分析是一個基礎技能,可以利用到很多很多領域??瞻滋幙梢蕴顚W術、理論、科學、醫(yī)療、教育、情感、心理……等等名詞。是滴,這個空白處也可以填“商業(yè)問題”。如果是:利用數(shù)據(jù)分析方法進行商業(yè)問題的分析,那就是商業(yè)分析了。商業(yè)分析是廣義的數(shù)據(jù)分析方法的一個具體應用場景。
2、狹義上的數(shù)據(jù)分析
狹義上的數(shù)據(jù)分析,應該叫“對企業(yè)內部系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進行分析”。實際上,我們在招聘時看到的要求懂sql,hive,python,R等軟件操作的“數(shù)據(jù)分析崗位”,指的都是狹義的數(shù)據(jù)分析。這些分析工作基于企業(yè)網(wǎng)站、APP、訂單、售后、客服、物流、財務系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù),進行計算、建模、報告等工作。
3、內部數(shù)據(jù)質量不行,是個永恒的問題,也常常成為分析的死穴。
不懂數(shù)據(jù)的人往往想當然的認為:數(shù)據(jù)不是很多嗎,分析分析就好了呀??烧嬲鰯?shù)據(jù)工作的都知道,急躁的業(yè)務領導、投機取巧的同事、薅羊毛的用戶、落后的IT建設,都會讓內部數(shù)據(jù)看似龐大,實則一塌糊涂。常見的內部數(shù)據(jù)的分類與問題,簡單歸納如下,大家感受一下:
4、商業(yè)分析不僅僅利用企業(yè)內部系統(tǒng)數(shù)據(jù),還需要大量利用外部數(shù)據(jù)。
它由四個構成部分:行業(yè)研究、定性訪談、定量調研、內部數(shù)據(jù)分析。因為影響企業(yè)經(jīng)營狀況的因素,本身就包括了宏觀環(huán)境、競爭對手、內部組織、員工能力、消費者態(tài)度與意愿等等方面。這些因素非常重要,但不一定都能通過系統(tǒng)采集到。因此就得靠多方面的信息采集來滿足需求。具體每個部分的采集方式、用途,如下表所示:
5、真正進行商業(yè)分析,需要有綜合性技能和多方面獲取數(shù)據(jù)的能力。
很多企業(yè)拿著做內部數(shù)據(jù)分析的要求招商業(yè)分析師,結果招來的人只會跑數(shù)據(jù),沒有解決真實問題的能力。寫代碼的小哥每天對著銷售曲線發(fā)呆,冥思苦想不得其解。其核心癥結就在這里:本身商業(yè)分析就不是敲兩行代碼就能完事的。至少要有行業(yè)研究-市場調查-內部訪談-內部數(shù)據(jù)分析四部分相互配合,不是200行代碼就能讓阿爾法狗子開口說人話:貴公司的問題是XXXX。200萬行代碼都不行。
更何況,很多企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視程度遠遠不夠。
有新政策出臺也不知會;
外部信息系統(tǒng)采集、共享機制不存在;
內部做事情的背景、現(xiàn)狀、目標啥都不交代;
不給做分析的同學走訪一線,了解實際的機會;
遇到問題就知道甩給分析:“你建個模型分析分析”
私下里搞小動作,做分析的同學甚至是最后一個知道企業(yè)發(fā)生什么事的人
這就讓做分析的同學們無米下鍋了。就更難通過分析產出效益了。
拜Chat GPT所賜,現(xiàn)在人人都知道人工智能很厲害,也讓人們產生了無數(shù)對人工智能、算法模型的幻想。實際上算法模型最大、最成功、最多精力去做的內容,和數(shù)據(jù)分析沒啥關系。算法模型目前比較成熟應用的領域,在于圖像識別、語義識別、路線規(guī)劃等方面,具體應用在安防、風控、物流、駕駛等領域,是基礎的工業(yè)級應用。
在商業(yè)領域算法的用處相當有限。因為本身企業(yè)經(jīng)營靠的就不一定是精細的計算,政策大勢、老板的資源、員工創(chuàng)新、創(chuàng)意、創(chuàng)造能力,這些都很難用數(shù)據(jù)量化。換句話說:如果給定圍棋的規(guī)則讓算法去學習,算法可以打敗最一流的高手;但在商業(yè)領域不是下圍棋,有可能明年下棋的規(guī)則都變成在圍棋盤上擺車馬炮……別說阿爾法狗了,阿爾法噴火大恐龍都搞不掂。
因此,在商業(yè)領域,算法往往應用在特定場景上。
1、第一類常用的是直接針對用戶場景的算法。
具體場景往往有以下特點:個人決策、封閉信息、一對一溝通、用戶決策容易被營銷策略影響、數(shù)據(jù)指標多需要壓縮、創(chuàng)意影響較少。
比如常見的風控。都是個人申請資料,金融機構審核。如果這個人信用不好,我們也沒必要幫助他好,拒絕他就是了。設計信用的指標很多,單靠一兩個指標很難判斷,因此可以建模(最常用的是邏輯回歸)來區(qū)分用戶風險等級。
類似的如推薦算法或者大數(shù)據(jù)殺熟,往往在APP里應用多,欺負的就是一對一的封閉場景溝通。如果真在實體店搞這一套,估計早就被客人告到工商局,或者干脆砸了招牌走人。
2、第二類常用的是預測算法。
包括基于時間序列和因果關系預測兩類。商業(yè)分析很需要對未來發(fā)展趨勢做預測,因此需要算法輔助。常見的用法、優(yōu)缺點如下表所示:
3、第三類是用來降維的算法。
包括因子-聚類分析、AHP、主成份分析等。往往是評估一個問題,考慮指標太多的時候,需要做降維處理,壓縮指標方便評分。常用于評估類問題,比如項目、新產品、品牌評估等等。
綜上,可以看到算法模型在商業(yè)分析中是非常有用的,可它本身不能替代商業(yè)分析,更不是一個問題思考不清楚了,就甩給做分析的同學:“人工智能好厲害,快人工智能分析一下為什么我們業(yè)績做不起來”。業(yè)績是做出來的,不是算出來的。更多的商業(yè)問題是和人的主觀能動性有關,因此脫離人的因素去指望算法,最后就淪為數(shù)字游戲。
以上就是商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析、算法模型的關系與區(qū)別。用一句話概括,可以說是:商業(yè)分析是數(shù)據(jù)分析方法在商業(yè)問題的具體應用,算法模型是一個有效解決特定商業(yè)分析問題的工具。
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6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
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3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
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