《大数据分析方法》笔记

每当我第一次遇到陌生人，我总是会问，“谁是你成长过程中的英雄，为什么？”

所有商业特征的三大基本价值规律：1、客户亲密度 2、产品创新 3、卓越运营

鼓励客户向行业之外的革新者进行学习以获得适合他们的灵感和应用。例如：他们使用的是什么类型的数据？什么类型的分析？他们解决什么样的业务问题？他们优先考虑什么事？他们用一种新的方式看待问题吗？

大数据分析案例研究总结

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如何建立自己独特的分析路线图？

1、确定关键业务目标

2、定义价值链

3、头脑风暴分析解决方案机会

4、描述分析解决方案机会

5、创建决策模型

6、评估分析解决方案机会

7、建立分析路线图

8、不断演进分析路线图

自动化学习考虑的两个问题：

问题一、你能消除预测建模对专业知识的要求，使一个“普通的业务用户”都能做到吗？

问题二、你能使专业分析师通过自动化某些重复任务而变得更高效吗？

不同人物的分析工具

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不同分析人才的时间投入

数据准备人才

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程序猿

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管理者

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通才

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改变的秘密在于聚焦你所有的能力专注于建立新的东西，而不是和旧事物斗争。——苏格拉底

分析的过程就是试错的过程。实验是一个组织中创造性思维和创新的推动力。不断开发新的想法、新的思维模式和新的方法？吸收其他行业可以借鉴的经验？对现有的想法进行推演，找到瓶颈并尝试解决它们。通过不断调整边界和规则。将分析应用到许多问题，难题和机遇中，你能够加速学习过程从而使公司达到新的高度。

五种类型的分析应用总结：

1、战略分析

2、管理分析（企业管理分析可分为计划、组织、人事、激励和控制五个领域）

3、运营分析

4、科学分析（把整体分解为部分，把复杂事物分解为各个要素进行分析和研究的思维方法）

5、面向用户的分析

预测分析技术：

统计和机器学习

大数据

有监督和无监督学习

线性模型和线性回归

广义线性模型

广义相加模型

逻辑回归

强化回归

生存分析

决策树学习

贝叶斯方法

神经网络和深度学习

支持向量机

集成学习

自动化学习