数据统计分析的研究

浅谈统计学在生活中的应用统计学并不是一门独立存在的学科，它是以数学知识和数理统计作为基础，将数理统计方法和其他学科专业知识交叉融合形成的具有极强推断性的一种分析方法。现阶段，随着科学技术的快速发展，为了加强对自然社会各个领域现象的判断和整理能力，将统计学应用在生活各个方面已经成为现阶段的数理统计的一种便捷方法。 　　一、统计学的概念 　　统计学指的是调研人员通过一些列的手段对整理出来的数据信息进行整理分析，从而推断出调研对象本质，甚至可以对未来的类似事情进行预判的一门综合性学科。在进行统计学整体分析的过程中需要用到大量的数学知识以及其他相关学科的专业知识，统计学由于其自身独特的性质，在社会科学和自然科学的各个领域几乎都可以使用。 　　二、统计学在生活中的应用分析 　　（一）统计学在经济学中的重要应用 　　运用统计学对生活中的数据信息进行整理分析，首先要学习统计学的基础知识以及数据统计个分析等学科，这些基础知识和方法都是在开展统计学应用活动之前调研人员所必须掌握的。统计学课程的学习作为经济学学科当中的重要分支，在经济学课程中经常被应用，例如，经济学的计量统计就需要根据统计学在金融里面的重要意义和地位作为基础，将金融知识和统计学知识相结合，将金融计量和时间的序列进行结合，对收集到的金融数据进行整理分析，最后得出金融计量和时间序列的一定关系。 　　统计学在金融经济学中有着十分重要的工具性作用，主要包括两个方面，分别是：在思想上而言，统计学是对数据统计分析结果进行研究，最后得出研究对象的判断结果，为了保证研究结果的准确可靠性，统计学在进行数据整理分析过程中必须是带着严谨的科学态度，这种严谨的科学态度对于经济学的相关理论分析具有十分重要的指导地位，这是由于研究人员在对金融量进行数学分析的过程中，为了保证金融数学分析结果的准确可靠性就必须保证金融量数据收集分析等预处理过程是科学合理的；其本收集整理次，统计学是经济学进行科学试验研究最优化的选择，经济试验研究活动的多样性以及研究对象之间错综复杂的关系导致经济学的试验研究活动受到诸多限制，运用统计学进行经济学试验研究活动，使得经济学实验研究的对象变得简洁明了，降低试验研究的成本支出。从统计学在经济学中的应用我们可以看出，经济学当中的统计学应用主要是运用了统计学当中经济必然性的思想，使得经济学当中的统计结论不具备复杂的思想成本。 　　（二）统计学在医学中的重要应用 　　统计学在医学中应用的主要原因就是生物医学中存在的不确定性和变异性。生物医学主要的研究目标就是与人体健康相关的不确定因素，也就是通常所说的医学变异现象，变异现象在生物体当中是普遍存在的，例如，对于外在条件基本相同的两个病人，在相同的条件下进行治疗时，却有可能出现有的病人被治愈，有的病人治疗效果不明显，甚至还会出现死亡的现象。造成这些外在条件相同的生命体却出现不同程度治愈的主要原因就是生物医学中存在的不确定性或者是人体中存在的错综复杂的随机因素，客观差异存在的原因是因为某种偶然性的潜在的揭露必然性的发现。 　　在医学临床统计中发现，对于同一种病因的客观性规律进行调查，对于健康人的共同作用的交织与疗效的考查的病人很少。在医学当中运用统计学最主要的就是通过观察不同疗效病人的医疗诊断效果，将实际的医学诊断治疗效果与医学理论和假设进行验证，运用概率论以及数学方法对对比结果进行分析、判断，运用电子计算机等相关软件设备对研究对象的指标进行记录，并绘制相应的图表等，通过综合运用多种数理统计方法，得出与研究对象相关的研究结果。将统计学应用到医学当中，可以促进统计方法和多变量分析法在医学试验研究中的应用，对未知病因所造成的医疗诊断事故进行分析，可以促进医疗诊治手段的不断创新發展。 　　（三）统计学在体育比赛中竞技指标的应用。 　　统计学在体育比赛中的应用主要是用统计的职业联赛的数字反应比赛队伍能否成为世界顶级，这是因为在体育比赛中应用统计学可以对比赛中的胜率进行分析，主要是将每个队员在每个赛季比赛的分数和常规赛场上的分数进行统计，通过一系列的数学计算分析，制定出每个队员得分平均值和标准差之间的正态分布图，通过正态分布图的稳定性来判断队员的技术稳定性。以众所周的NBA篮球比赛为例，NBA比赛中由于明星球员众多，在运用统计学进行数据整体分析时，需要依据本质上的规律进行数据统计，而不是随意的选择数据进行统计，例如在进行篮球比赛发球这一项双方队员的进攻和防守的概率时，在进行指标选择时就涉及到随机事件的发生概率，因此，可以运用统计学统计球员在每一场比赛上的均得分，通过这些数据指标的正态分布图来确定球员的技术稳定性。 　　三、结束语 　　在日常生活中应用统计学对数据进行管理分析，可以极大提高生产生活中对研究对象的管理效率，使得研究对象变得明确，降低管理成本。在实际的生产生活中应用统计学时，调研人员需要通过多次的试验和随机概率对比来确定事件发生的概率，通过定量定性的数理统计分析工作，充分发挥统计学对生产生活的促进作用。

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Morgan Home-摩根投行报告德勤中国 | 审计, 企业管理咨询, 财务咨询, 风险管理, 税务服务及行业洞察Precisely Everywhere-comscore的互联网行业报告Ericsson - A world of communication（Global移动行业报告）GamesInstry.biz（Global游戏行业报告）http://adfonic.com/（Global广告行业报告）Canalys | Insight. Innovation. Impact.（Global智能机报告）Mobile, Online & Digital Market Research, Data & Consultancy（通信无线报告）Home | GfK Global（终端比较专业的报告）Kantar Worldpanel（主要统计Android和ios的市场份额）PwC publications（皮尤的所有用户，市场研究报告）Fiksu | Data-fueled mobile marketing（统计app用户获取成本和应用商店下载频次的监测）https://www.weforum.org/reports（世界经济论坛的报告，揭示国内外发展的大趋势）Insights - Jampp （Jampp是国外的app 的粘性和转化漏洞的网站，在insights里还有行业的app的retention等benchmark的数据，有些类似flurry的行业数据）罗兰贝格行业评论 战略和行业评论和报告普华永道: blog 各个行业的主要发现和行业报告Website Traffic & Mobile App Analytics （similar web 以色列的网站分析工具，可以分析任何网站，包括用户，来源，终端，分布等等，数据非常棒）CADAS（全球航空公司研究报告）：非常支持和专业印度互联网年报 - 竺帆 | 助力中企扬帆天竺 （印度出海报告，非常详细）GSMA： 全球移动互联网经济分析报告，全部免费下载报告和数据，从2015年到现在商业价值研究院 -IBM（行业观点报告比较多）排名不分先后五，各大公司不定期发布的报告，比如（细分方向的时候用）高德地图：2015年度中国主要城市交通分析报告微信城市服务发布《2015微信政务民生白皮书》【报告】淘宝发布 2015 中国消费趋势数据，2015 年我们为什么买单？互联网增长的第一本数据分析手册-Growing IO的公开手册移动游戏运营数据分析指标白皮书（一）-Talkingdata 运营指标分析白皮书多多大学 （多多大学也分享了很多的拼多多运营数据还提供课程，可以看）排名不分先后（不局限于以上list）六，找行业内的人事打听内部一手资料1，关注一些专门打听行业内部人事的信息来源这里先推荐一家公共号：晚点LatePost（微信搜索公共号可以 关注）这家主要是会 看一些行业内部和重要的消息2，在行上约人。在行 App如果想知道一些企业的信息，可以在在行上找到一些行家，曾经一手经营或者运营过祥光额项目和参与过竞品和行业公司的操盘，可以约出来，从信息和方法论角度获得资讯七，企业信息报告新三板在线 - 中国最大的新三板生态平台（各行各业的新三板上市公司财务数据，高管数据等）企查查|企业查询（查询企业的产品，品牌和法人信息）企业注册信息查询（天眼查，同企查查）SEC.gov | Home（美国上市公司年度财务报告）巨潮资讯网—（中国上市公司季度年度财务报告）Bai | Investors（各大上市公司季度财报，IR.XX公司.com，比如百度这个）天眼查（可以查到各个企业的详细信息，还可以查到员工个数）排名不分先后八，各种业内微信群现在发现很多好的内部报告和难以获得报告，是通过加入一些干货群，内部群来获得的。比如做直播电商的人自己比较关注一些直播和电商带货的详细的数据和报告趋势，大家会自己组建一些干货群，只要是市面上有的报告，自己内部发现的都会往里面扔。这个是淘宝直播的负责人赵圆圆离开淘宝后创业，同时聚集的几个群，里面关于直播的干货非常多。其他的关于投资的，趋势，创业的类似群也很多，获取报告也很一手，大家也可以自己开发下这样的群组织。九，各大公司的财报通常对于上市公司来说，财报信息包含的内容是最全面的，关于用户，商业，渠道，增长，业务策略等等。所以如果想了解一个公司，如果是上市公司最好第一手先看财报后者SEC（上市报告）。很多同学问我财报哪里找，不知道怎么看。其实每个公司都有自己的IR（投资者页面），在上面有财报的完整的pdf下载。另外，也推荐大家听听每期的企业conference call（回答财报问题），可以听下CEO对财报的解读。这里我列举几个大公司财报的网站wind：金融数据库，包含财报和行业信息（wind的账号可以到闲鱼租）百度财报 PDF：Bai | Investors | Home百度财报解读podcast：音频可以在线听阿里财报pdf：阿里巴巴集团腾讯财报pdf：Tencent 腾讯 - 投资者关系搜狐财报pdf：http://investors.sohu.com/拼多多pdf：Investor Relations | Pinoo Inc.拼多多财报解读：音频可以在线听。如果大家有自己想要了解的公司，在百度or google搜索：公司名字+IR ，可以 定位到他们公司的财报网站页面。在页面上找到conference call或者webcast，可以 找到他们的财报解读音频。十，投资机构的统计网站（创业方向选择，投融资选择的时候用）IT桔子 | IT互联网公司产品数据库及商业信息服务（IT桔子，中国创业公司投融资数据和报告）研究院_ChinaVenture投资中国网-（投中的每个季度的行业融资报告，不定期有专项分析报告）CB Insights - Blog （CBI insights的一系列产品，包括公司的估值，独角兽公司列表等）The Downround Tracker（公司估值下降的趋势）The Complete List of Unicorn Companies（独角兽公司列表）IPO Center: IPO Market, IPO News, IPO Calendars, IPO Pricings, IPO Voting（IPO相关新闻和趋势报告）PrivCo | Private Company Financial Intelligence（美国金融数据公司，主要关注未上市公司的所有投融资资料，目前涵盖的公司包括全世界，当然也包括中国公司）券商行业研究报告 （国内券商的行业报告，策略报告，可以筛选行业，筛选报告类型）https://pitchbook.com/news/reports（PitchBook的PE,VC，M&A行业报告）研究院_ChinaVenture投资中国网 （IPO 投融资行业报告）Dow Jones VentureSource 2Q’16 U.S. Venture Capital Report（道琼斯旗下机构Dow Jones LP Source行业投资报告）NVCA Venture Investment（美国国家风险投资协会，每个季度和年度都会出投融资行业报告）PWC-MoneyTree Home（PWC的money tree report是每个季度美国的风险投资行业报告）https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights.html （KPMG毕马威的insights报告，一般是每个季度的创投趋势，比较细致的分析）Mattermark - Discover, Enrich, & Analyze Companies（创业公司投资并购信息一站式搜索）M&A, Private Equity & Venture Capital Database（创业公司投资并购信息一站式搜索）DataFox | Prospect Sales Leads with Company Signals（创业公司投资并购信息一站式搜索）CrunchBase accelerates innovation by bringing together data on companies and the people behind them.（创业公司数据库）Venture Intelligence PE/VC databaseStock Market Insights | Seeking Alpha （二级市场金融分析网站）Tencent Holdings Ltd -- Trefis（各个公司的revenue model的预测和key driver的趋势，这个网站简直不能再棒）排名不分先后十一，本地数据库这个世界有很多有用的信息，搜索引擎只解决了其中20%，其他80%的信息再各个角落，包括微信群，包括口口，甚至包括直播里都有，但是都不在搜索引擎。就搜索引擎而言，现在很多人只是使用了其中的5%还不到。搜索引擎的技巧可以提升，但是其他80%的信息获取渠道更为隐蔽和无法公开获得的。我加了很多 群，里面都是这些报告和信息和各行各业的各种信息，这些是搜索引擎提供不了的这些冰山下的信息才决定了信息的获取的不同和优质与否。除了上述渠道外，能找到靠谱渠道，找到合适的报告随时存储起来，等用的时候随手打开用是最好的。分享一个我最近看的收藏的精品的报告收藏夹，也希望对你们有用十二，怎么提炼自己获取信息的层次和获取信息的价值找到行业信息报告知识获取信息只是其中一个层次 ，获取信息是否更有价值更直接可用，在于基本功行业信息报告的甄别和获取，积累和提炼，这是非常重要的。但是 越往上走，越是接近信息更有价值，更新鲜，更真实有效，更直接，有大量的渠道 可以 获得更多 的信息，这些不仅是通过 行业报告获取的，还有包括自己可以控制的方法，包括爬虫，数据挖掘，信息技术 等，还包括人脉，圈子，内幕的等渠道。大家感兴趣可以到这个答案看下详情，我对每个层级的方法的解读。

为全面客观反映全市经济发展态势，更好更精地做好统计服务，瑞安市统计局深入探索，多方面着手，加强对全市经济运行态势的预测预警和经济形势的科学研判，提升统计服务水平。一是及时做好预警研判。从多维度加强对主要经济指标的月度监测预警，通过纵向比较，把握全市经济运行趋势；通过横向比较，关注市均水平、主要指标的全市排名情况，及时分析，及早掌握经济运行中的新情况、新问题。针对经济运行中出现的新情况、新问题，进行早分析、早预警、早研判，及时撰写统计专报、统计分析，做好汇报沟通工作，为宏观经济调控建言献策。二是扎实开展统计调研。设立“重点行业重点企业联络点”，在瑞安市主导行业之一的汽摩配行业选取典型的企业，设置联络点，定期跟踪企业经营过程中遇到的困难和问题，以及时了解行业发展状况。此外，充分挖掘联网直报数据，深入开发常规报表信息，对汇总表中异常数据进行核实询问，掌握企业所面临的实际问题和困难，找出原因和影响因素。三是强化数据审核评估。在原有指标平衡性审核评估的基础上，增加部门数据与综合数据之间的评估，如税收与增加值发展速度匹配性评估；用电量、存贷款余额、居民人均收入发展速度的匹配性评估等。同时也运用先行指标、滞后指标对同步指标进行评估预测。四是探索推进部门联动。在做好把脉经济现状的同时，注重加强部门信息的交流和融合，制定统计工作联席会议制度，定期召开部门联席会议，听取各部门对相关经济形势预测，及时做好重点经济指标的量化归纳，提高监测力度，全方位做好形势判断。【来源：市统计局】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

本文主要跟大家讲讲，如何通过数据分析和数据挖掘从数据中获取相关信息和挖掘价值，enjoy~自2014年以来，“大数据”连续六年进入国务院政府工作报告，彰显出国家对于大数据战略的重视。作为如今互联网+过程中最火热的关键词之一，大数据越来越火，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值发掘利用相关的技术和知识越来越引起政府、企业和求职者的重视。其中，作为数据产品经理必备的专业知识之一的数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，人们常常提到的数据分析是指狭义的数据分析，数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，但互相的侧重点又有所不同。前面两篇文章介绍了数据产品经理日常工作中必备的知识之常用的图表设计（数据产品经理之图表设计）和SQL语言（数据产品经理必备之SQL基础 ），本篇文章讲一讲怎么样通过数据分析与挖掘从数据中获取信息和发掘价值。一、基本概念（1）数据分析数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。（2）数据挖掘数据挖掘是指从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、有价值的信息和知识的过程。（3）统计分析方法数据分析时需要选择合适的统计分析方法进行数据的分析，常用统计分析方法有集中趋势、离散程度、相关强度、参数估计、假设检验等，通过常用统计分析方法能够描述数据的特征。（4）数据挖掘方法数据挖掘时需要运用数据挖掘方法来从数据中挖掘价值，常用数据挖掘的方法有分类、回归、关联、聚类等，这些方法能够从不同的角度对数据进行挖掘。二、统计分析方法统计分析方法，按不同的分类标准可划分为不同的类别，而常用的分类标准是功能标准，依此标准进行划分，统计分析可分为描述统计和推断统计。描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的方法有平均数、标准差、相关系数等。推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等。描述统计和推断统计是统计分析时需要用到的方法，二者彼此联系，相辅相成，描述统计是推断统计的基础，推断统计是描述统计的升华。1. 集中趋势集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等，集中趋势所反映的是一组资料中各种数据所具有的共同趋势，即资料的各种数据所集聚的位置。因此，它是对变量数列进行分析的首要指标，它往往作为总体的代表水平同其他与之同质的总体进行比较。集中趋势能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的数据在一定时间和空间条件下的共同性质和一般水平。集中趋势分析时常用的有平均数、中位数和众数等。2. 离散程度离散程度是指一个分布压缩和拉伸的程度。离散程度可以反应个体特例的情况，可以说明集中趋势的代表性如何，还可在统计推断时用来计算误差的大小。另外，离散程度还被用来说明事物在发展变化过程中的均衡性、节奏性和稳定性等问题。离散程度主要有方差、标准差和四分位距等。3. 相关程度相关程度是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法，相关程度显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向，主要研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关情况。数据的相关程度分析时常见的相关系数有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall等级相关系数、净相关、相关比等。4. 参数估计参数估计是根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。在对数据进行统计分析时，对于知道其分布形式的总体，用若干未知参数来表示，研究总体分布，首先就要估计出参数的取值，这样的问题就是参数估计问题。参数估计从估计形式看，区分为点估计与区间估计;从构造估计量的方法讲，有矩估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。5. 假设检验假设检验是用于检验统计假设的一种方法。 而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。 一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。 统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。假设检验，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。假设检验基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。三、数据挖掘方法数据挖掘方法按照是否有目标变量可分为有监督学习的预测性方法和无监督学习的描述性方法。预测性方法通过对所提供数据集应用特定方法分析所获得的一个或一组数据模型，并将该模型用于预测未来新数据的有关性质，包括分类和回归。描述性方法以简洁概述的方式表达数据中的存在一些有意义的性质，分为聚类和关联。1. 分类分类是找出数据中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据中的数据项映射到某个给定的类别中。分类的输出变量为离散型，常见的分类方法包括（朴素）贝叶斯、决策树、逻辑回归、KNN、SVM、支持向量机、神经网络、随机森林和逻辑回归等。分类可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如用户分层、用户商品推荐、用户流失率、促销活动响应等。2. 回归回归分析反映了数据中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据的预测及相关关系的研究中去。回归的输出变量为连续型，常见的回归方法有线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络回归等回归可以应用到销量预测、备货管理中，如通过回归分析对电商商品的销售趋势作出预测。3. 聚类聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立抽象概念，发现数据的分布模式，探索可能的数据属性之间的相互关系。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘中的聚类问题，例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。聚类能够实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。例如零售场景中对客户的细分，然后针对不同类别的客户进行对应营销。4. 关联关联是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组；第二阶段是从这些高频项目组产生关联规则。关联指的是发现数据的各部分之间的联系和规则，常见的关联分析算法包括Aprior算法、Carma算法，序列算法等。关联常用于预测客户的需求，例如消费者常常会同时购买哪些产品，从而有助于商家的捆绑销售。本文由 @ Eric 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

从公元前2000年文字诞生起人类就开始采集数据到1998年正式提出“大数据”这一概念数据的发展已经横跨了上下4000多年的时间互联网时代，数据量激增它们渗透到生产生活的方方面面医疗、通信、金融、游戏、交通等各行各业都离不开大数据大数据也从采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，推动发展未来不是IT时代，而是DT(Data Technology)时代最大的能源就是数据！数据分析——比你想象的更高端数据分析的起点是获取一份数据，终点是发现业务价值。数据不是数字，数据除了数字本身之外，还必须包含数字的来源、度量方式、单位、代表的业务场景。分析的过程也是归纳总结的过程，并且从这些数据中得出有用的信息，这就是数据背后的意义。比如你的老板需要你选择一个公司最匹配的明星代言人，这位代言人需要具备的特质是身高180+，粉丝量2000万以上，一年至少登过20次热搜，粉丝中女粉丝数量居多，你就可以通过对一些平台的明星商业数据进行分析，找到最合适的idol成为品牌大使。实际上，数据分析并不是一项孤立的工作，因为未来的趋势就是“数据挖据+数据分析”。什么是“数据挖据+数据分析”数据分析（狭义）定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用；作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论；方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法；结果：数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出数据的价值与作用。数据挖掘定义：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程；作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息；方法：主要采用决策树、神经网络、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘；结果：输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。综上，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质一样，都是从数据里面发现关于业务有价值的信息，从而帮助业务运营、改进产品以及企业更好决策。所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。为什么我建议你学大数据？专业人才紧缺当今这个大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据，企业对数据分析的重视程度也是空前的，逛下招聘网站，随便点开10个岗位，有9个都要求有数据分析能力：* 来源：网络根据UN中国商业联合会数据分析专业委员会汇统计算，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT招聘职位中60%以上是在招大数据方向的人才。数据分析师成为大数据时代的宠儿，需求占比超过四成。就业薪资可观在各大领域都在囤积大数据处理人才的今天，从业人员的整体薪资待遇也一直呈上升趋势。Robert Walters的最新数据表明，香港所有银行科技相关的职位平均薪酬较一年前增加了5%以上。而最显眼的数据是，大数据架构师的薪酬增长了27%！* 来源：efc以下是数据挖掘和数据分析相关岗位的工资收入水平，大家自行感受~* 来源：职友集就业方向广泛大数据的就业领域是很宽广的，不管是互联网科技行业，咨询行业，医疗行业还是食品产业、零售业等等，全都需要相关人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验和产品优化。有的同学会问每天面对这样的“大”数据枯燥吗？难度高吗？首先，任何一份工作都有枯燥的一面其次，0基础也不是学习大数据的限制如果你真的热爱它开始了解数据并且有自己发现甚至能做出自己喜欢的图表时就会有满满的成就感……新东方前途出国暑期科研营商业数据分析项目项 目 介 绍本项目属于数据分析与挖掘相关课题，项目将介绍数据分析及数据挖掘的基础概念，包括分类、回归、预测、关联、聚类等，进一步介绍具有广泛用途的矩阵挖掘与机器学习技术，包括降维、低秩分解、矩阵补全等，并重点介绍矩阵挖掘与机器学习在商业数据处理（如商品推荐）方面的应用。你 将 收 获 国际前沿领域定制项目提升科研背景 顶尖学术导师专属推荐信 专业认知及未来职业规划 提升科研能力及相关技能，培养科研素养 拓宽学术人脉，收获志同好友申 请 人 要 求 大一及以上优秀本科生及部分优秀高中生 数据分析、应用数学、数据挖掘与数据库、机器学习、人工智能等专业方向的学生开 营 时 间7月26日 - 8月1日导 师 背 景指导教师为知名研究所副研究员。长期从事科学研究工作，先后主持国家自然科学基金课题、国家发改委CNIGI项目、中科院信息化项目的研究工作；参编著作2部，国家标准2项；在国内外学术期刊上先后发表论文40余篇，其中SCI收录论文6篇，EI收录30余篇。新东方前途出国暑期科研营计算机数据挖掘项目项 目 介 绍本项目旨在通过理论与实践结合的方式，以互联网电影推荐为应用背景，介绍数据挖掘核心问题和常用方法，学习相关理论、增强实际动手能力、培养创新思维和团队协作能力，为数据挖掘的进一步学习和实践打下必要的基础。你 将 收 获 国际前沿领域定制项目提升科研背景 顶尖学术导师专属推荐信 专业认知及未来职业规划 提升科研能力及相关技能，培养科研素养 拓宽学术人脉，收获志同好友申 请 人 要 求 大一及以上优秀本科生及部分优秀高中生 计算机科学、金融工程、数据科学、电子信息工程、统计、应用数学等专业方向的学生开 营 时 间7月17日 - 7月23日导 师 背 景任职教师为数据挖掘与人工智能领域的助理教授。博士毕业于清华大学，曾在微软研究部门工作，在数据挖掘与人工智能的顶级学术刊物上发表论文10余篇，研究成果已经成功的应用到医疗、铁路和互联网等多个行业，部分成果已经成为中国国家标准，并成功申请多项国家发明专利。

关于社会统计学与数理统计的区别一、从历史发展方面看它们之间的区别　　社会统计学自古以来就有，它的历史有3000多年，大到国家财政分配，小到百姓生活方面的各种统计，无所不在。它是一项广泛的社会实践活动形式，“统而计之”就是人们对统计的初步认识。它属于社会科学。数理统计学仅仅是在100年前伴随着概率论的发展而发展起来的。19世纪中叶以前已出现了若干重要的工作，如C.F.高斯和A.M.勒让德关于观测数据误差分析和最小二乘法的研究。到19世纪末期，经过包括K.皮尔森在内的一些学者的努力，这门学科已开始形成。但数理统计学发展成一门成熟的学科，则是20世纪上半叶的事，它在很大程度上要归功于K.Pearson、R.A. Fisher等学者的工作。特别是Fisher的贡献，对这门学科的建立起了决定性的作用。1946年H.克拉默发表的《统计学数学方法》是第一部严谨且比较系统的数理统计著作，它是数理统计学进入成熟阶段的标志。由于数理统计其本质是带着概率意义下的结论。比如：区间估计，假设检验，方差分析等。因此数理统计属于概率论的应用属于自然科学。统计学发展史说明：先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础，变量与随机变量是在一定的条件下可以相互转化的数学概念。　　二、从数学思路上看它们之间的区别　　从两门统计学的数学思路来看，社会统计学主要来源于社会学、经济学、数学（主要是初等数学），这个学科所涉及的内容与实际统计工作存在着密切的联系。当统计工作发生大的变动之后，统计学也随之做出相应的反应。由于它主要是为国家的宏观管理服务的，有着鲜明的服务对象，因此在国家统计部门、宏观经济管理部门发挥着直接的作用。本文由毕业论文网http://www.lw54.com收集整理另外，这个学科中的一些名词也不属于数学名词。如：人口统计，寿命表。随着学科的不断交融和细化，相关于每个学科的统计学随之诞生，如生物统计、地质统计、地震统计、医学统计、卫生统计等等。而数理统计学的理论基础是概率论，它与数学，特别是高等数学存在着密切的联系。它本身是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究。由于它有不少方法来源于生物、农业试验。因而被自然科学界普遍地认为是一种科学方法。从原则上来说它可以用于研究任何随机现象的变化。除了它的通用性之外，它还具有很强的派生性，现在许多被人们泛使用的数理方法都与数理统计学有着不可分割的联系。　　总之，社会统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。　　三、从应用的角度和范围上看它们之间的区别　　在研究角度上，二者的区别表现为，社会统计学主要包括社会核算和社会定量分析两部分。前者主要包括统计分类理论、统计资料搜集与整理理论、统计指标理论和核算表式理论，其核心内容是宏观经济核算表，此外还有正在开发或有待开发的环境、科技等核算领域。后者是对社会经济总量、结构、动态、趋势等方面进行分析。从整体看，统计学基本上是围绕观测指标展开的，指标设定、指标测量、指标分析是其主要内容。而数理统计学一般包括描述统计和推断统计两大部分。数理统计基本上是围绕模型展开的，模型假设、模型论证、模型运用是其主要内容。两门统计学在研究角度上虽有联系，但其区别是明显的。　　在研究范围上，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。某某统计学往往仅限于它所在的学科的具体应用。而数理统计给出的公式却可以应用在其他的众多科学领域中。如：在农业中，对田间试验进行适当的设计和统计分析；在工业生产的试制新产品和改进老产品、改革工艺流程、使用代用原材料和寻求适当的配方等问题中起着广泛的作用；在医学中，可以用来发现和验证导致疾病的种种因素，确定一种药物对治疗某种疾病是否有用，用处多大，以及比较几种药物或治疗方法的效力等；在自然科学和技术科学中，可以用于地震、气象和水文方面的预报、地质资源的评价等。数理统计的原理是小概率事件，其论证过程是反证法。这也是它与社会统计学的重大区别。　　四、从词汇上和图书分类上看它们之间的区别　　社会统计学起源于国家财政National Finance，数理统计学的英文为Mathematical statistics。社会统计学的图书分类为F，数理统计学为O。　　从上述数理统计与社会统计学的比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与社会统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。 尽管在社会统计学与数理统计学之间存在着很大区别，两门学科关于统计学理论问题的观点有着明显的历史和认识上的局限性，这些却并不能否定两大学派的历史功绩和未来发展。通过比较分析两大学科，全面正确地认识统计学的发展，更有利于两门学科之间的沟通、交流和借鉴，促进整个统计学的发展。 　　

随着科研人员对统计学分析方法的重视与应用能力的提高，医学论文中的统计学分析方法也越来越科学、越来越复杂。医刊汇编译认为，研究设计要在遵循“随机、对照、盲法、重复”原则的前提下，各组资料的基本要素应齐全，包括受试对象，处理因素及研究效应。需要明确受试对象的来源、纳入、排除标准及非处理因素的相关描述，保证同质性及代表性。一、计量资料的分析。一般来说，在遵循“随机、对照、盲法、重复”原则的基础上，依照研究因素及水平的不同，可将实验设计分为四类，即单因素单水平实验、单因素多水平实验、多因素单水平实验及多因素多水平实验。同时，还需要区分处理因素与非处理因素，两者往往同时存在，处理因素通常取决于研究者，是根据研究目的确定的，而非处理因素是人为不可改变的，但可能对实验结果产生影响的因素。故研究者在确定处理因素后，需要根据专业知识及实验条件，找出重要的非处理因素加以控制，保证同质性，以突出处理因素的主导作用。有些研究者往往忽视了重复测量资料的比较方法的选择。它适用于同一受试对象的同一观察指标在不同时间上多次测量的资料，分析观察指标在不同时间点上的变化。重复测量资料的比较应当重视同一受试对象数据具有相关性，且受试对象的处理因素随机分配，但各时间点往往是固定的。因同一受试对象在不同时间点的数据高度相关，需检测资料是否满足球形检验，即同一个体的多次测量结果之间是否存在相关性。并根据各因素间是否存在交互作用，以判断主效应的意义与相应水平均数比较的差异解读是否正确。多个样本均数经方差分析比较后，若有统计学意义，只能说明多组间数据比较不全相同，需采用两两比较的方法进一步明确哪些均数不等。通常有两种情形：一是未计划的每两个均属的事后比较；二是计划好的某些均数间的两两比较。此外，对不符合方差分析假定条件的资料，可通过某种形式的数据转换，如对数转换、平方根反正弦变换等；采用非参数检验；或采用近似检验。二、分类资料的分析。分类资料又称分类变量，其观察值是定性的，具体表现就是互不相容的类别或属性。这又有两种情况：一是无序资料，包括二项分类、多项分类；二是有序资料，各类之间有程度的差别，给人以“半定量”的概念，统计学上也称为等级资料。对于分类资料，最常用的就是卡方检验。很多研究者最常犯的错误，就是该用配对卡方检验的，却只是用了普通的卡方检验；该进行相关分析的，却只是使用了卡方检验。对于分类资料，如果要分析两者之间的相关性，就应当用相关性分析，因为卡方检验，只是检验两个定性变量之间是否有独立性，即分布是否不同；而大多数的作者都认为，在卡方检验拒绝了“独立性”之后就表明两者之间是相关的。三、相关分析与回归分析。对于相关分析与回归分析，作者不应单纯重视所要分析数据的类型，数据的类型决定了选择的分析方法。在进行相关分析前，作者应当绘制数据的散点图，以初步判断变量间是否存在相关趋势。最常用的Pearson相关分析和Speaeman秩相关分析，前者仅适用于双变量均正态分布的定量资料，后者适用于双变量均不服从正态分布或总体分布不明的资料及等级资料。但事实上，在进行相关分析时，往往需要进行相关分析的两变量可能会受到其他变量的影响，此时可以利用偏相关分析对其他变量加以控制，得出的偏相关系数能更好地反映两变量线性关系。

人工智能已经经历了从模拟（从录像识别到图像识别）再到机器学习（从简单的直方图归一化到深度学习）最后到自然语言处理（从nlp到推荐系统）的发展，现在人工智能已经走向了真正的产业应用。随着人工智能从学术界走向产业界，尤其是在it、通信、金融等领域的落地，很多人都认为，在当前人工智能发展最快的方向：应用这个领域中，除了像谷歌、facebook这样的公司（参见从互联网泡沫到再未来互联网时代）之外，还有一个声音认为会有一个时代过渡，人工智能公司将由于应用、技术体系的出现，人工智能在创业、投资市场将会迎来一个春天。对于这个论点，我也曾做过详细的分析，为此，我特意梳理了近年来看到的不同语言、技术体系的ai创业和投资案例。“将彼此深入认识，两个面对面对话的时代，就这样加速而去了。”统计学统计学的主要关注是如何从数据中挖掘数据的变化，找到数据背后的因果关系，这些依赖统计学家对于数据的分析，这在互联网公司非常常见。按照统计学的技术体系分成两个部分：统计学概念体系和统计分析体系。统计学概念体系简单来说包括描述统计（比如一个数字，一组数字）和推断统计（比如寻找数字和其他统计变量之间的关系，进而预测未来数据）。统计分析体系就是经常听到的机器学习和深度学习。统计学概念体系有时也被称为假设检验部分。例如，使用最小二乘法进行回归。而现在又有了协整检验（大数据下的部分模型）、收敛检验（大量普通，规律相似的数据）、t检验（异方差数据）等技术。计算机科学技术经济学的研究主要是从供需方面来考虑问题。而以大数据研究机器学习主要依赖于供需问题，使用新的数据处理方法和深度学习方法解决这些问题，既依赖于大数据统计方法又依赖于深度学习算法。在这两方面学习人工智能相关知识的人可能会更加关注统计学。如果不想做特定方向的研究，学习人工智能相关技术也可以从统计学和计算机科学入手。人工智能与机器学习既然知道机器学习相关方向有很多，那么在选择方向时你可以有两种选择，从两个方向入手做研究：从数据生成方向入手进行研究，从计算方向入手进行研究。研究这两个方向往往会出现不同学科交叉的现象，比如可以利用数学+数据科学来做大数据，也可以从计算机科学来做大数据，计算机方向的公司很多做数据挖掘和数据分析。数据生成方向的创业者需要有扎实的数学和统计基础，相应的商业应用的落地是基于大数据应用。计算方向的创业者需要选择前沿的人工智能技术。

1什么是数据分析？字面上的理解就是对数据进行分析。至于较为专业的说法，是使用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析，将它们加以汇总和理解，以求最大化开发数据的功能，发挥数据的作用。总而言之是对某一研究对象使用相应的统计分析方法，对收集来的数据进行整合、汇总，找出所研究对象的内在规律，挖掘其中的价值，也就是用数据来发现某些现象形成的原因数据所呈现的结果。2为什么要数据分析？前面也提到了我们可以通过数据分析得到数据背后的信息，即所研究对象的内在规律。并且数据分析在实际工作中，还能帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。例如企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，就得依赖数据分析。而且数据分析在企业日常经营分析中的三大作用就是：现状分析、原因分析、预测分析。 3数据分析有什么步骤呢？3.1明确分析目的和分析思路首先，做事之前得目的明确，才不至于迷失方向，如在开展数据分析之前要想清楚开展数据分析的原因以及通过这次数据分析要解决的问题。然后，在确定好目标后还要梳理好分析思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标等。最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果更有说服力。明确分析目的是比较简单的，例如某公司业务出现了某些问题，想弄清楚其原因并找到相应的解决方法。那么问题来了，怎么明确分析思路？以及什么是分析框架的体系化？书里提到了要以营销（4P、用户使用行为、STP理论、SWTO等）和管理（PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等）理论为指导，搭建分析框架以确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。体系化就是先分析什么，后分析什么，使各个分析点之间具有逻辑联系。下面我们就来学习一下常用的五种分析方法理论。3.1.1PEST理论那么PEST理论到底是什么适用于什么类型的分析？又应该从哪些方面及哪些指标去分析呢？我在读书的过程中做的笔记是图3.1.1这样的。其中书上列举了以PEST理论来进行互联网的行业分析，如图3.1.1.1图3.1.1图3.1.1.13.1.25W2H分析法那么5W2H具体指什么？适用于什么场景？且看图3.1.2.与图3.1.2.1图3.1.2图3.1.2.13.1.3逻辑树分析法逻辑树又称问题树、演译树或分解树等。具体内容请看图3.1.3，具体应用如图3.1.3.1的利润增长缓慢分析。图3.1.3图3.1.3.13.1.44P 营销理论4P营销理论里面，4P具体指的是什么？工作过程中在什么场景用到呢？请看图3.1.4、图3.1.4.1图3.1.4图3.1.4.13.1.5用户行为理论用户行为理论是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动。即用户对产品从认知、熟悉、试用、使用、再成为忠诚用户过程中的各种行为的研究。我们要做的就是以客户使用行为理论，梳理出具体业务中的各个指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的分析指标体系如下图--网站分析图3.2数据收集按照确定的数据分析框架收集相关数据。根据收集方式的不同分为线上、线下收集，根据收集渠道又分为内部、外部收集，总而言之就是收集数据分析所需要的数据。在收集数据之前首先得了解数据的构成即字段和记录；常用的数据类型；数据的来源；以及数据表的设计要求；以及后面导入数据，如图3.2图3.23.3数据处理数据处理是对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式。其基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。也就是得过滤掉收集到数据中的无效数据及将数据加工成可分析的数据。3.3.1数据清洗数据清洗是删除重复的数据，填充缺失的数据，检测逻辑错误的数据。具体详情如图3.3.1图3.3.13.3.2数据加工数据加工就是对现有字段进行抽取、计算或转换，形成分析所需要的一系列新的数据字段。具体操作如图3.3.23.3.2图 3.4数据分析数据分析是使用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定分析思路阶段，应当要为分析的内容确定适当的数据分析方法。由于数据分析多是通过软件来完成的，所以必须在掌握各种分析方法的同时也要熟悉主流数据分析软件的操作。下面就是常用的数据分析方法。3.4.1对比分析法对比分析法如图3.4.1图3.4.13.4.2分组分析法分组分析法详情，请看图3.4.2图3.4.23.4.3结构分析法结构分析法是指总体内各部分与总体相对比的分析方法，即总体中各部分占总体的比例。占比越大则对总体的影响越大，企业运营分析中常见的指标如市场占有率。结构分析的计算公式为：结构相对指标（比例）=（总体中某部分值/总体值）*100%，市场占有率的公式为：市场占有率=（某商品的销售量/该商品的市场销售总量）*100%。3.4.4平均分析法平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。其详情如图3.4.3图3.4.33.4.5交叉分析法交叉分析法通常用来分析两个变量（字段）之间的关系，即同时将两个有一定关系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表。3.4.6综合评价分析法综合评价分析法是通过对实践的总结，逐步形成的一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，也称为多变量综合评价分析方法。详情如图3.4.4图3.4.43.4.7杜邦分析法杜邦分析法是利用各主要财务指标之间的内在联系，对企业财务状况及经济效益进行综合评价的方法。杜邦分析体系的特点是，将若干个用心评价企业经营效率和财务状况的按其内在的联系有机的结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。该体系以净资产收益率为龙头，以总资产收益率和权益乘数为核心，重点揭示企业盈利能力及权益乘数对净资产收益率的影响，以及各相关指标间的相互影响关系，为各级管理者优化经营理财状况，提高公司经营效益提供了思路。如提高总资产收益率的根本在于扩大销售、降低成本、优化投资配置、加速资金周转、优化资金结构、确定风险意识等。还可以用杜邦分析法分析其他类似问题，如下图的某公司的某行业的市场占有率分析。市场占有率杜邦分析法示例3.4.8漏斗图分析法漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。其优点在于是对业务流程最直观的的一种表现形式，可以快速地发现业务流程中存在问题的环节。如下面的网站转化率图：网站转化率图3.4.9矩阵关联分析法矩阵关联分析法在企业营销管理活动中应用广泛，对销售管理起到指导、促进、提高的作用，而且在市场定位、产品定位、用户细分、满意度研究等方面都有较多的作用。矩阵关联分析法是根据事物（如产品或服务等）两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。以属性为横轴、属性B为纵轴，组成一个坐标体系，在坐标轴上分别按某一标准（平均值、行业水平、经验值等）进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两属性的关联性表现出来，进而分析每个事物在这两个属性上的表现。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要的参考依据，先解决主要矛盾再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门。3.4.9.1矩阵如下图矩阵关联分析法的经典案例—用户满意度研究进行矩阵应用的介绍，通过矩阵能够非常直观地看出公司在各方面竞争的优势和劣势分别是什么，从而合理分配公司的有限资源，有针对性地确定公司在管理方面需要提升的重点。某公司用户满意度优先改进矩阵图如上图可知：第一象限为（高度观注区），属于重要性与满意度都高的象限，标志着用户对服务的满意度与其重要性成比例，即用户对公司提供的某项服务的满意程度与客户认为该项服务的重要程度相符合，对位于该象限上的服务项目，公司应该继续保持并给予支持。第二象限为（优先改进区），属于重要性高而满意度低的象限，标志着改进机会，用户对公司提供的某些服务的满意度大大低于他们认为对应服务的重要程度，公司必须仔细分析该象限中服务项目出现该情况的原因，并就出现的问题进行改进，从而有效提高客户的满意程度，为公司赢得竞争优势。第三象限为（无关紧要区），属于重要性与满意度都低的象限，对位于这个象限上的服务项目，公司要更进一步的关注用户对其期望值的变化。第四象限为（维持优势区），属于重要性低但满意度高的象限，这个象限标志着资源的过度投入，公司投入了比用户认可满意的结果更多的资源，在条件允许的情况下，公司应该把投入在该象限中的过多资源转移到优先改进区中去。3.4.9.2发展矩阵在普通矩阵中增加发展趋势维度，让读者非常直观地了解之前每个服务项目在用户评价中处于何种位置，现在处于何种位置，将来又如何发展，为决策者提供强有力的支撑依据。如下图3.4.9.3改进易难矩阵在普通矩阵中增加改进易难程度的指标，可以根据专家访谈法，先获取多位业内专家对于各个指标的改进易难程度的评价，最后综合各专家的评价以确定最终指标的改进易难程度。或也可以用目标优化矩阵与获取权重值道理一样，通过比较改进的难度来获取其难易程度。例如下面以气泡大小为项目改进的难易程度。在改进难易矩阵中可快速准确地确定改进的先后顺序，为企业进行短板改进提供有效的决策依据。3.4.10高级数据分析法与其应用方向3.5数据展现数据展现的目的是在展现数据分析结果时保证大部分人的理解是一致的。一般情况下是用图表呈现分析结果，呈现结果方式优先级由高到低依次为：图、表、文字。3.6报告撰写数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析应具有的特性如下：有好的分析框架，图文并茂、层次分明、有明确的结论、有建议或解决方案。有好的分析框架、主次分明可以使阅读者正确理解报告的内容；图文并茂可以增加数据的活泼性，提高视觉的冲击力；至于明确的结论就是数据分析进行的意义；最后建议或解决方案是为决策者决策时作参考，必须得在了解和熟悉业务的前提下提。作者：爱丽丝 一个想转数据分析的测试。