分析方法.xmind

是多少：描述问题

描述问题的方法

AARRR

杜邦分析法

漏斗分析法

量收利进销存

是什么：定标准

指树立数据标准的方法
探索标准的方法
验证标准的方法
有没有用数据找标准，有没有验证过业务部门的标准，是从取数到分析的分水岭。

单指标

  • 二八法
  • 十分位法
  • 切割法

多指标

  • 矩阵法
    • 2个指标，互相交叉，看四类有没有特点
  • K means 聚类
    • 无标注情况
  • 决策树
    • 有标注情况

为什么：探索问题原因

正因为很难仅通过数据锁定原因，所以通过数据分析找原因往往是一个系统的过程。需要做齐量化-探索-假设-检验-总结全套流程

经验推断

  • 分组对比：观察哪个因素影响了指标、影响多大
    • 归纳原因
      • 比如问为什么销售额下降，用归纳法就是将每一次销售下降的时候，相关症状指标列出来，然后做分组对比，看哪个因素影响下跌的厉害
  • 趋势推演：对可能的影响因素人为干预，看目标值是否有变化
    • 演绎判断
      • 假设销售下降就是因为人员流失/引流产品不给力/季节因素导致的，那么我做了相应调整：人员调动/上新品/等季节过去，以后应该销售能回

算法推断

归纳

  • 相关分析
  • 回归分析
  • 决策树

又如何

主观

基于人工判断

  • 专家评价
    • 直接打分再赋权重
  • AHP
    • 打一个矩阵评分再计算

客观

  • 因子分析
    • 用方差解释率做权重
  • 神经网络
    • 算法训练权重

会怎样

定性

  • 经验推断
    • 找一个类似的业务场景进行推测。
      比如马上上一款新产品，根据过往的经验，一般上市后T+N周销售走势应该是XX，所以类似的也该是这样
  • 业务推演
    • 新产品上市，假设推广部门传播力度为X，假设销售部门配备人员为Y，假设供应链的产品到货率是Z，之后套入杜邦分析法的模型进行计算，综合预测销量。
    • 定性预测时责权划分非常清晰，每个部门要做到多少业绩一清二楚，反而容易推动执行。

定量-时间序列

  • 移动平均
  • 指数平滑
  • 自回归移动模型

定量-因果关系

  • 线性回归
  • 随机森林
  • xgboost
  • 神经网络
  • 逻辑回归

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