「高度なデータ分析をしたことがありますか？」この質問が出た途端、私は多くの学生に尋ねました。ええ、私は通常、カウントオーダーを取得するために実行します。これまで高度なデータ分析を見たことがないので、答えることができます。システムは今日答えます。
1.人気のある説明、高度と見なされるもの
簡単な質問をしてください：車をナビゲートする場合、運転できますか？回答：もちろんです。実際、ナビゲーションはここ数年人気がありません。しかし、ナビゲーションがないと、運転は非常に面倒になります。道路が見つからない、交差点で大きな円を見逃す、馬鹿げた道に立ち往生して回らない...要するに、運転効率ははるかに低いです。現時点では、さまざまな道路状況を念頭に置いた古いドライバーだけが迅速かつ正確に終わりを迎えることができます。これは、人々が通常「シニアドライバー」と考えるものです。あなたが彼にインタビューするならば、彼は共有するために多くの「高度な運転方法」を持っているに違いありません。
しかし、ナビゲーションを使用すると、運転学習のコストが大幅に削減されます。新人が道路を見つける前に、ナビゲーションに従って目的地に到達できるようになりました。高度なドライバーは間違いなく少し速くなりますが、結果のギャップが大幅に狭まったため、高度なレベルは大幅に減少しました。古いドライバーはまだ多くの複雑で習得が難しいスキルを持っていますが、結果は似ているため、人々はもはやそれらを信じていません。代わりに、彼らはさまざまな悪徳について不平を言い始めました：プラグを差し込む、ラインを圧縮する、照明なしで車線を変更する...
したがって、いわゆる上級者には2種類の理解があることがわかります。
1.高度なビジネス：数人の専門家によって習得された結果は、迅速かつ正確であり、口頭はクールで複雑です。
2.高度なテクノロジー：多数のルーキーを支援し、結果として効率を向上させ、シンプルかつ簡単に操作できます。
それで、ここに質問が来ます：データ分析は技術ですか？それともビジネス？
2.高度なデータ分析に必要なもの
ナビゲーションの例は、データ分析とナビゲーションが非常に似ているためです。
したがって、理論的には、最も高度なデータ分析結果はナビゲーションに似ているはずです。
本当に高度なデータ分析は体系的な操作であり、ビジネスプロセスを保証、データ収集を基礎、レポートをバックボーン、データ製品をセールスポイント、ビジネスエクスペリエンスの沈殿とモデル支援を提供します。これはシンプルで簡単なセットです。ツールシステムを使用するには（下図を参照）。
しかし、面接や外国為替の際に、やり方がわからない人が出てきてつぶやくことがよくあります。あなたは十分に進んでいません。どうして？？？
3.なぜ商品を知らない人が多いのですか？
データ分析が高度であるほど、新人の目には簡単になります。
現実的な部分が多すぎるので、
クールでファンタジー、そして十分な高さではありませんか？
彼らは叫び続けます：
データは膨大です！
- 単なるレポートではありませんか？
- ただのリマインダーではありませんか！
- あなたの予測は単純すぎます！
- 私はそれを言うことはできません、あなたは私が考えていることを自動的に予測します！
彼らに説明しようとすると、これは単純に思えます。n個のシステムを開き、n個の埋め込みポイントを実行し、n個のデータを収集し、n回の繰り返し実験を実行する必要があります。ナビゲーションソフトウェアには衛星リモートセンシング、実際の街路撮影、事前に計算された経路が必要であることを彼に説明しなければならないのと同じように、彼はそれが非常に進んでいることを理解も考えもしていません。彼らは怒鳴り続けます：そのナビゲーションは多くの人が行うことができるのではないですか？それは単に住所を入力するだけではありませんか？難しさは何ですか？要するに、彼らにとって、簡単な操作は簡単な方法を意味し、彼らが名前を理解している限り、それはプロセスを理解することと同等です。彼らが望んでいるのは、プロセスが理解できず、効果が予想外であるという素晴らしいものです。
それはディです。新人が必要としているのはデータアナリストではなく、ウィザードです。とがった帽子をかぶって、魔法の杖を持って、灰色のローブを着て、彼は言いました：アバダクラプラ！それからそれは紙幣の山に変わりました。あなたが口を開けなければ、彼は今日のドナーの星占いを知っているでしょう-それがどれほど進んでいるか！
もちろん、業界の商品を知っている人はまだいますが、このような新人に出会ったら、もっと正直になりたいと思います。「高度な方法はありますか」、どう対処すればいいですか？
第四に、高度なデータ分析の感覚を向上させる方法
一見最も単純な売上分析を例として取り上げましょう。以下の方法は、知識がなく傲慢でない悪者に立ち向かう場合にのみ適していることに注意してください。本質的に、この質問は、データ分析の理解不足と自分の能力に対する自信過剰から来ています。したがって、戻って対戦相手の精神を止めたい場合は、次のようにすることができます。
最初のステップ：反顧客志向。彼があなたを攻撃したいことを言うために率先してください。彼の道を進み、彼をどこにも行かせない。
ステップ2：奇跡を示します。注：データ分析方法が進んでいるかどうかを評価するには、本質は効果に依存します。それで、私は高度なことについて話したいと思います、まず第一に、これをすることの利点は何ですか。（以下に示すように）
3番目のステップ：クラシックを引用します。本質的に、初心者は次のようなものです：モデル、思考、パラダイム、そのような巨大な名前、それでそれは素晴らしい名前です。例：「データ分析を使用して、販売実績と高い相関関係がある5つのディメンションを見つけました」。これは、直接「販売員モデルの構築」と呼ばれます。グリッドを強制的に上げましたか？同様に、「階層的で正確な運用システムの構築」と直接呼ばれる「5つの次元に従って売上のクラスター分析を行い、それらを5つのグループに分けました」...それは絶対に良いです！
4番目のステップ：花が咲きます。操作の詳細をあまり説明しないでください。説明しすぎると、彼はそれを理解し、あなたが十分に「進んでいない」と考えます。同様に、「XXXのルールに従って販売リストを抽出し、フォローアップのために事業部門に渡しました。1か月の検査の結果、予測の65％が正しく、30％が誤っていたことがわかりました。」地に足がついた。直接呼ばれるもの：「有効化システムを確立し、5回の反復を実行し、モデルのパフォーマンスを継続的に最適化する」と、人々は直接現場に立ちます。
ほぼ数歩後、相手は疲れ果てたか、満足のいくように吹き飛ばされました。誠実なご協力があれば直接お話させていただきます。故意に欠点を見つけた人なら、それを言う方法はありません-彼自身がどこに行くべきかわからないからです。毎日高度な方法を使用する人々がデータ収集、データクリーニング、および着陸手順に遭遇する限り、彼らは基本的に恥ずかしいでしょう。抵抗したくても抵抗できません。
陳氏は、同様の著名な顧客に会いに行くたびに、APPを直接ダウンロードするか、店舗に行くのが好きです。コアは、データ収集プロセスとアクティビティルールの設定に関係しています。WeChatアカウントに切り替えて、新人の羊毛を何度も集めると、販売/ショッピングガイドから「先生、これを自由に入力してください」と聞かせてください。スクリーンショットを撮り、録音を記録します。後で、さまざまな高度でインテリジェントな魔法の方法について話していたときに、これらの基本的なデータ品質の問題を誰もが見られるように捨てて、トピックは基本的に次のようになりました：汚水だまりの上に超高層ビルを建てることはできますか？効果は混雑しています。
もちろん、実務家として、業界の衝動的で盲目の雰囲気が少なくなり、誰もがより真剣に取り組むことを願っています。これが、陳先生が科学の普及に懸命に取り組んでいる理由でもあります。また、応答率の予測などのパフォーマンスの予測など、ここでの一部のタスクでは、レポートを直接実行するよりも技術的な特定のアルゴリズムを使用する必要があります。
興味があれば、地味な先生の陳に注目してください。次の記事で共有しましょう：本当に便利なモデルを作る方法。乞うご期待。
著者：陳接地ガス、マイクロチャネル公開番号：地球の学校まで。複数の業界で10年の経験とCRMの経験を持つデータアナリスト。