选择最佳分析方案

构建分析性问题

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

识别最佳分析技术的步骤

 

1. 将分析问题归类到相应的分析类型。

2. 头脑风暴相关技术。

3. 选择最合适的技术。

找出相关的分析类型

考虑分析的输出

思考期望的输出是什么。

示例：

• 预测最可能流失的客户细分。
  • 输出：二元预测。流失或不流失。
• 汇总销售趋势随时间的变化。
  • 输出：数据可视化

考虑数据类型与规模

分析技术的选择取决于：

数据类型：

• 连续或分类型
• 结构化或非结构化

 

数据样本量：

• 大样本或小样本

考虑时间与技能

• 考虑分析团队的时间与资源。
• 更简单的技术或可满足洞察需求并节省时间。

 

• 考虑分析团队的技能结构。
• 复杂技术可能需要高级分析专长。

优先选择最简单的方案

复杂方案的劣势：

• 实施困难
• 成本与时间更高
• 难以向非技术干系人解释与传达

 

最佳分析方案能提供可付诸行动的洞察，驱动决策。

Passons à la pratique !

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