数据分析2

最近在接触和学习数据分析相关的知识，读了一些公众号文章，一上来便列出了一批书单，几十本书差不多够我看个一年半载的了；还有一些朋友给分享了一些视频资料，有关于怎么用python的，有讲数据处理方式的，还有讲数据可视化的…

我相信这些资料和书里的内容一定都很不错，学会了一定可以做个数据分析的专家，但是大多数人看到资料后不是研究如何认真去学习，而是先收藏了，等想起了再看看。因为大家都和我一样，觉得这是一件很难的事，不知道为什么学习，和如何去运用数据分析的知识。

一开始只是为了追求能找个好工作，能在简历上写上“精通数据分析”并不知道该如何去运用。

数据分析，不论使用什么样的工具，使用什么样的方法，不论是Excel，还是Python，还是MySQL，都是工具，目的只有一个——解决一个问题，或者给一个决策提供依据。

比如，有这样一个现实的例子，你想在学校附近开家麻辣烫店，就在公司附近，你说哪里开好呢？

你是不是会思考以下问题：
公司附近上班的人数
上班族的属性
这个区域的面积及分布情况
附近餐厅的评价
公司附近店铺的租金

考虑了这些问题，并知道了获取方式，那么问题来了，该怎样具体操作呢？
附近的人数，统计附近的楼里有多少家公司，每个公司有多少人，还是站在路边一个一个去数？
附近餐厅的评价，爬取大众点评，美团外卖的数据，进行褒贬分析，还是拦路去问？
人流量怎么获得，实地考察去数吗？

知道了这些问题的解决方式，并且知道了这些数据，尽管有可能不太准确，但是确实对了解周围的餐饮市场环境有所帮助，不是吗？

所以数据分析必须紧贴业务本身

获得数据之后，如何分析，人流量/商贩个数？但是每个商贩的服务能力又不一样，是不是得加权，如何加权？
于是你考虑了很多情况，写下来一个公式：
建议推荐开店系数=（人流量XX/(YY0.4)+租金*0.5）/ZZ
根据系数，你得出一个结论，建议开店的位置的前三家分别是

• A楼下办公区域入口
• B楼下办公区域最里面
• C楼下办公区域中心
  想了想，越是靠近中心位置，距离各个公司的距离就越近，有效覆盖范围就越广，于是麻辣烫店就开在了B楼下办公区域中心。