選擇最佳分析解方

形成分析型問題

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

辨識最佳分析技術的步驟

 

1. 將分析問題分類到相應的解方型別。

2. 發想可用技術。

3. 選擇最合適的技術。

找出相關的分析型別

思考分析的輸出

想想預期的輸出應該是什麼。

範例：

• 預測哪些客群最可能流失。
  • 輸出：二元預測（流失或不流失）。
• 摘要整理一段時間的銷售趨勢。
  • 輸出：資料視覺化

考量資料型別與大小

分析技術的選擇取決於：

資料型別：

• 連續或類別
• 結構化或非結構化

 

資料樣本大小：

• 大樣本或小樣本

考量時間與技能

• 考量分析團隊的時間與資源。
• 簡單技術常能滿足洞察需求並節省時間。

 

• 考量分析團隊的技能組合。
• 複雜技術可能需要進階分析專長。

以最簡解方為目標

複雜解方的缺點：

• 實作不易
• 成本與時間增加
• 難以向非技術利害關係人詮釋與溝通

 

最佳的分析解方，能提供可行的洞察，並驅動決策。

一起來練習吧！

形成分析型問題