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数据分析师如何训练数据敏感度?

栏目分类:HTML5 发布日期:2018-08-22 11:56:20 浏览次数:
要想锻炼数据敏感度,就要把数据分析变成自己的本能。好比你呼吸,走路,睡觉一样,变成不需要有意控制的本能。要做到这一点只有一条路,那就是多练,把一个技能变成身体自发的条件反射。其实,数据一直存在在你我身边,只是我们没有意识去发现它们罢了。数据分析简而言之就是用数据来认知,分析和推理这个世界的过程。

要想锻炼数据敏感度,就要把数据分析变成自己的本能。好比你呼吸,走路,睡觉一样,变成不需要有意控制的本能。

 

要做到这一点只有一条路,那就是多练,把一个技能变成身体自发的条件反射。其实,数据一直存在在你我身边,只是我们没有意识去发现它们罢了。数据分析简而言之就是用数据来认知,分析和推理这个世界的过程。

 

 

我们来举个简单的例子:比如,一般人进入一家餐厅,感觉人挺多的,就会说这家餐厅好火爆啊,生意应该挺不错的。你看,这样的推论都是基于“挺多”,“火爆”,“挺不错”这样的虚词之上的。而一名数据分析专家往往会将这样的虚词数据化。他会这样来看餐厅:餐厅有多少坐位(大概可以数出来),人均客单价多少(查查大众点评,看看菜单可以推出来),有多少服务员(大致可以数出来),餐厅有多少平米(可以估出来),翻台率(从自己吃饭上菜到吃完的时间和饭点时间跨度可以算出来),客源(可以从餐厅附近所处的位置来推断,判断节假日和工作日是不是有差别),每样菜的毛利率(从菜单和上菜后的量可以推断)等等多个纬度来识别餐厅,这样甚至大体上可以推断出这家餐厅每个月的流水,毛利以及利润。同样的例子还可以发生在估算一名快车司机的收入,评估一家旅馆的收入等方面。

 

大家看完这个例子可能感觉太简单了吧,但这其实就是做一个数据分析高手的本能。如果我们把上面的例子做一个拆解,不难发现其实所有的行为就是以下几点:

 

1.对一个行业基本数据的积累和了解。比如,所在城市一般服员的工资多少,比如菜价怎么样,比如一个企业的税率如何,比如一个地段的租金多少等。这样的数据一方面来源于生活,一方面来源于一些行业的积累。不要看这些数据看上去似乎不太准确,但在粗估一个数据时还是非常有用的。

 

2.具有良好的心算能力。即便是简单的加减乘除,但涉及的数据比较多,比如27x87 你多快算出来,如果这么简单的乘法还要依靠计算器,那你就真的不适合做数据分析师,要想快速心算出来还是需要一些锻炼的。

 

3.具有一定的推理能力。也许这位数据专家对于餐饮行业并不熟悉,但基于日常常识,还是能够把影响一家餐厅利润的各个维度以及彼此间的关系估摸的七七八八。当然,如果要做精确的深入分析还是需要进一步了解行业和公司的内部模式。

 

敏感度源于深入到业务的每个细节中,牢牢记住每一项含义。

 

记得小时候看七龙珠,孙悟空在应战沙鲁之前尝试进入超超级赛亚人的状态。方法非常简单,那就是在日常生活中保持之前战斗时才进入的超级赛亚人状态。让一种特殊的状态常态化,变成身体的本能,进而突破超级赛亚人的瓶颈。其实要锻炼自己的数据敏感度何尝又不是这样的道理呢?

 

 

典型的数据分析可能包含以下三个步骤:
  1. 探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

 

  1. 模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

 

  1. 推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施   

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。  

一、 识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 

  

二、收集数据

有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:

 

  1. 识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;

 

  1. 确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;

 

  1. 录表应便于使用;

 

  1. 取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。  

 

三、分析数据  

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有: 老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图; 新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图

 

四、数据分析过程的改进  

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:
  1. 供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;

 

  1. 对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

 

  1. 收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;

 

  1. 数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;

 

  1. 数据分析所需资源是否得到保障。
  2.  

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