【學習心法】一張圖了解數據分析/挖掘的精髓

01-26

最近看了大量關於數據分析/挖掘方面的資料和文章，整理出了一個關於數據分析/挖掘的「縱覽圖」，涉及到數據分析/挖掘的內涵、常用的分析模型、挖掘/分析步驟、演算法、案例等。

雖不全面，但覺得還是可以給大家的數據分析/挖掘學習提供點參考的。

一直以為，數據分析中，「業務理解為重，分析方法次之，分析工具為輕」。為什麼這麼說呢？因為大家有一個誤區，認為第一個先要學習的就是數據分析的工具，正所謂「工欲善其事，必先利其器」，工具彷彿就是數據分析的重中之重。話雖如此，但如果一個人對所分析的業務沒有透徹的了解，直接去分析數據的話，會困難重重，脫離問題產生的「業務場景」，迷失在數字的汪洋澤國中，最後的「輸出」只是紙上談兵。比如，把一堆用戶的消費數據給你，讓你分析出用戶的消費偏好，即對哪類產品感興趣，這種情況下，你的第一反應難道是拿起工具就開始數據處理嗎？

回答當然是：NO，你應該先去了解下公司有哪些產品，這些產品屬性怎樣，然後對產品所面向的消費者有一個大概的認識，了解他們的人口統計學特徵和消費習慣等知識，最好是聯想到一個消費者行為模型，使分析和思考變得系統化，避免遺漏分析要點。總之，要對即將分析的問題的背景有一定的了解。

數據分析/挖掘最終是要服務於商業目的的，現在數據分析也有一個很「時髦」的名字---商業智能（BI）。

商業智能應包含人、工具、業務知識等方面，可以用下面的公式來表示：

商業智能（BI）=數據+人+工具+演算法+工具+知識+預測

大家應該對「人」和「知識」這2個方面重視起來，具體說來就是培養優秀的思維能力，掌握營銷學、心理學、管理學和社會學方面的知識，這樣分析數據才能得到「活生生」的、有助於解決實際問題的洞見（insight），不至於被「冷冰冰」的數字所束縛。

以下是數據分析/挖掘的縱覽圖，大家可以按圖索驥，去百度搜索下，如果寫的不完善，歡迎大家在下面補充~

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本作者：高長寬

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