商机分析

将数据挖掘视为战略决策，优先考虑业务目标 理解数据挖掘的局限性，它并非万能解决方案 将数据挖掘视为持续探索的循环过程

数据，蕴藏着无限商机，犹如金矿等待挖掘。腾讯研究院数据分析研究室专家Simon Jiang (江宇闻) 将于2009年2月24日腾讯大讲堂，与您共同探讨如何从数据中发现商业价值，洞察先机，决胜千里。

在这个数据爆炸的时代，数据挖掘技术的重要性日益凸显。早在1963年，IBM 7090处理600个案例时，就面临着“机器存储限制，一次只能考虑25个变量”的困境。如今，海量数据蕴藏着巨大的商机，等待我们去挖掘和利用。

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转EDA，探索数据背后的无限可能！

“物以类聚，人以群分”，这句古语在商业领域同样适用。如何精准地将客户分类，找到最有价值的客户群体，是每个企业都在思考的问题。腾讯大讲堂第59期以“数据蕴含商机”为主题，探讨了如何利用数据进行客户细分，以及如何避免维度灾难。 传统的客户细分方法往往依赖人为经验，选取诸如地域、活跃程度等有限的维度。然而，随着数据量的爆炸式增长，维度也随之急剧增加，导致细分数目指数级增长，这就是所谓的“维度灾难”。人脑难以处理如此高维的数据，更无法从中有效地提取信息。 腾讯大讲堂指出，数据驱动的方法可以帮助我们克服维度灾难，实现更精准、高效的客户细分。通过机器学习等技术，我们可以从海量数据中自动识别关键特征，并进行有效的降维，从而找到隐藏的客户群体，挖掘潜在的商机。

数据商机挖掘：三维空间聚类演示 本演示展示了在三维空间中，如何利用欧氏距离进行数据聚类。 聚类方法： 基于质心的聚类算法 (K-Means) 数据点： A1、A2、B1 维度： x、y、z

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。