发挥分析专长

数据素养进阶：Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

超越数据探索与描述的技能

• 超越基础探索或描述性分析
• 复杂分析方法包括：
  • 大数据集分析
  • 构建KPI 仪表板
  • 开发预测模型

了解这些技术

• 数据素养者无需精通高级分析方法的细节
• 但应知其存在并理解潜力
• 并与数据专家合作
• 以便应用更有效的分析方案

识别高级分析用例

• 数据素养者可为高级分析识别业务用例
• 例如：
  • 一位市场经理意识到预测客户流失有助于制定留存策略

与数据专家协作

• 与数据专家合作是成功之钥
• 业务人员提供领域专业
• 数据专家带来技术知识
• 在此协作环境中，业务洞察与技术专长融合，解决复杂挑战

理解局限性

• 高级分析方法的效果取决于输入数据质量
  • 处理缺失值与异常值至关重要
• 这需要：
  • 专门技能
  • 计算资源
  • 时间

示例：在准确性与时间之间取舍

• 一家零售店的运营经理请求开发需求预测，以做出更明智的补货决策
• 复杂模型或能带来更高准确率，但可能需要大量时间与资源
• 采用更简单的方法以平衡准确性与时间限制

Passons à la pratique !

数据素养进阶：Data Fluency