我們說數(shù)據(jù)分析要有目的進(jìn)行分析，實(shí)際上我們?cè)谄匠５墓ぷ髦衅飞剑瑳]有學(xué)過數(shù)據(jù)分析也能靠直覺推斷出一些數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因述雾。那么為什么還要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)呢街州？也就是說，數(shù)據(jù)分析玻孟，到底在學(xué)什么唆缴？其實(shí)我認(rèn)為如果是在初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)中，確實(shí)無需使用太專業(yè)的數(shù)據(jù)分析方法黍翎，因?yàn)橥鶖?shù)據(jù)不足面徽。但是如果你掌握了數(shù)據(jù)分析的方法，就能夠在產(chǎn)品的初期設(shè)計(jì)合理的埋點(diǎn)匣掸，要知道現(xiàn)在很多產(chǎn)品在早期是沒有這個(gè)意識(shí)的趟紊，于是等產(chǎn)品成熟了再去做這件事是極其痛苦的。所以也才催生了類如諸葛IO這樣的“無埋點(diǎn)”數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品碰酝≈簦“無埋點(diǎn)”只能收集到很淺層次的數(shù)據(jù)，如點(diǎn)擊數(shù)據(jù)砰粹，IP/PV等唧躲，業(yè)務(wù)層面就無法統(tǒng)計(jì)。而且存在著不穩(wěn)定性碱璃，從技術(shù)上講就是說如果用戶使用了一些奇奇怪怪的瀏覽器（例如低版本的IE）的話弄痹，很可能無埋點(diǎn)的代碼就無法運(yùn)行，造成原始數(shù)據(jù)的偏差嵌器。說了這么多肛真，回到話題塑娇，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析愤兵，我們能夠：

1.培養(yǎng)數(shù)據(jù)意識(shí)，提升產(chǎn)品規(guī)劃能力。
2.培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感性消玄，提高洞察力。
3.能夠數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不容易通過直覺發(fā)現(xiàn)的足絲馬跡洒缀，發(fā)現(xiàn)潛在的可能米死。
4.掌握一門通用的硬技能，輔助需求挖掘趟卸、業(yè)務(wù)分析蹄葱。
等等

接下來我們進(jìn)入正題：數(shù)據(jù)分析的方法論。

一般來說數(shù)據(jù)分析可以從兩個(gè)學(xué)科出發(fā)锄列，一個(gè)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)图云，另一個(gè)是營銷理論。本文將主要從數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)著手介紹邻邮，因?yàn)闋I銷理論（就是我們常見的5w2h竣况，PEST分析等等方法論）的掌握，更多是思維框架的掌握筒严，而真正能夠通曉營銷理論的丹泉，需要大量的經(jīng)驗(yàn)積累。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是工具萝风，可以手到擒來嘀掸，馬上就用的。

上篇文章講到规惰，數(shù)據(jù)分析大致可以分為描述性分析睬塌、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析歇万，同樣的數(shù)據(jù)分析的方法論也大致分為：描述性數(shù)據(jù)分析揩晴、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘分析

本篇文章將就此展開談?wù)勥@三種數(shù)據(jù)分析方法論（方法論沒有好壞高低之分贪磺，只有合適的硫兰。根據(jù)業(yè)務(wù)場景來選擇合適的分析方法。一定要以目標(biāo)為導(dǎo)向寒锚，并不是手法越高級(jí)就越好劫映。能用簡單分析的就不需要使用大數(shù)據(jù)挖掘。）

一刹前、描述性數(shù)據(jù)分析方法

描述性數(shù)據(jù)分析可以用一言蔽之”一句話描述數(shù)據(jù)“泳赋。我們平時(shí)說的，這個(gè)月的平均訪問量是多少喇喉，環(huán)比增長了多少祖今。用戶平均付費(fèi)是多少，中位數(shù)是多少，眾位數(shù)是多少千诬，四分位數(shù)是多少都屬于描述性統(tǒng)計(jì)分析耍目。描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)還可以用方差、標(biāo)準(zhǔn)差徐绑。用一個(gè)指標(biāo)邪驮，一句話概括數(shù)據(jù)特點(diǎn)。描述數(shù)據(jù)之間的簡單關(guān)系可以用相關(guān)性分析泵三，如轉(zhuǎn)化率和用戶停留時(shí)間的正相關(guān)的（距離耕捞，以實(shí)際為準(zhǔn)衔掸。一般也是這樣烫幕。）這邊大家都比較熟悉，不過多介紹敞映。

二较曼、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法

數(shù)理統(tǒng)計(jì)涉及較多的數(shù)學(xué)知識(shí)，但是其實(shí)常用的也就是概率論和微積分振愿，本科的知識(shí)稍微復(fù)習(xí)一下還是容易掌握的捷犹。微積分只需要用到一元積分，用于計(jì)算概率分布冕末。統(tǒng)計(jì)學(xué)中有許許多多的內(nèi)容萍歉，在數(shù)據(jù)分析中，并不是所有都需要掌握档桃。因?yàn)槲覀儾皇窃谧鰧?shí)驗(yàn)室里科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析枪孩。

1.方差分析

方差分析，又稱為F檢驗(yàn)藻肄。作用是研究因素對(duì)于數(shù)值型變量的影響蔑舞。例如想要知道某次改版對(duì)于轉(zhuǎn)化率是否有顯著影響，可能從宏觀上看增長的數(shù)值不大嘹屯，看不大出來影響有多大攻询，這時(shí)候就可以用方差分析做對(duì)于改版這個(gè)因素的單因素方差分析。

2.回歸分析

回歸分析比較好理解州弟，簡單的說就是尋找到一個(gè)函數(shù)來擬合自變量和因變量的關(guān)系钧栖。例如想要做一次活動(dòng)，假設(shè)優(yōu)惠的價(jià)格x婆翔，銷售額為y拯杠。這兩者之間可能存在y=x+1（純舉例）這樣的函數(shù)關(guān)系式≌懵耍回歸分析就是要找出這樣的函數(shù)關(guān)系阴挣，來指導(dǎo)活動(dòng)的運(yùn)營，提升ROI纺腊。

3.因子分析

因子分析即從大量的變量中尋找共性因子的統(tǒng)計(jì)方法畔咧，因子表現(xiàn)為一種表征茎芭，通常是多個(gè)變量的集合。因子分析可以簡化數(shù)據(jù)誓沸，所以是一種降維的方式梅桩。常用的因子分析方法有重心法、最小平方法拜隧、最大似然法等宿百。

三、數(shù)據(jù)挖掘分析方法

數(shù)據(jù)挖掘源于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)洪添，還有人工智能的方法垦页。之前寫過的人工智能相關(guān)的文章中有提到，AI=數(shù)據(jù)+算法=模型干奢。數(shù)據(jù)挖掘也就是利用算法從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律痊焊。因?yàn)槲覀儾⒉荒芸偸悄苡贸Ｒ姷暮瘮?shù)去擬合所有的規(guī)律，而太復(fù)雜的規(guī)律通過人工根本就是無法進(jìn)行計(jì)算的忿峻。那么機(jī)器學(xué)習(xí)就可以做到薄啥。機(jī)器學(xué)習(xí)的原理其實(shí)就是定義一個(gè)損失函數(shù)，可以把損失函數(shù)簡單理解為錯(cuò)誤率逛尚。然后枚舉所有的情況垄惧，找到錯(cuò)誤率最低的模型。用在數(shù)據(jù)挖掘中绰寞，我們可以用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般有：

1.聚類分析

俗話說到逊，物以類聚。聚類分析是一種探索性的分析方法克握，由機(jī)器無監(jiān)督地將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類蕾管，再觀察其特征，從而幫助發(fā)現(xiàn)潛在的共性菩暗。聚類分析的方式也有很多掰曾，用不同方式進(jìn)行的聚類分析結(jié)果也不盡相同。

2.分類

分類應(yīng)該是機(jī)器學(xué)習(xí)停团、人工智能中應(yīng)用最廣泛的了旷坦。例如NLP中的情感分析、文章分類佑稠，CV中的醫(yī)療影像診斷秒梅，物品識(shí)別等等。又扯遠(yuǎn)了舌胶，回到數(shù)據(jù)分析捆蜀，常用于數(shù)據(jù)挖掘的分類算法有：

1）決策樹

決策樹直觀上的理解就是從樣本建立分支規(guī)則。舉個(gè)簡單的例子，同事A有時(shí)候遲到有時(shí)候不遲到辆它，你觀察到如果下雨了誊薄。A就遲到。如果沒有下雨锰茉，A就不遲到呢蔫。主管只有在周一和周三在，如果主管在A就要挨罵了飒筑。那么用決策樹來預(yù)測(cè)A是否會(huì)挨罵（以上例子純屬YY）就是：

能夠構(gòu)造這樣的決策數(shù)據(jù)的常用算法有C4.5片吊、CART、CHAID协屡、ID3等俏脊。

決策時(shí)擅長處理離散數(shù)據(jù)，并可以直觀出其中的關(guān)鍵變量著瓶。決策樹生成的規(guī)則也容易被人所理解联予。接下去要講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就不是人可以理解的了啼县。

2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)黑箱模型材原，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是類似于大腦神經(jīng)突觸連接的形式，僅僅是類似季眷，不能把它理解得過于玄乎余蟹，本質(zhì)上和腦神經(jīng)的運(yùn)作方式是相差很大的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層子刮、輸出層威酒、隱藏層。其中隱藏層就是就是對(duì)輸入層的輸入進(jìn)行各種加權(quán)互聯(lián)挺峡，最終得出最逼近訓(xùn)練集的結(jié)果葵孤。理論上可以逼近任何非線性的關(guān)系。能夠充分考慮到數(shù)據(jù)的各種特征橱赠。

3）貝葉斯分類器

是否還記得貝葉斯公式

只要知道P（Y）尤仍、P（X）、P（X|Y）就能知道P（Y|X）的值了狭姨。前3個(gè)值可以通過歷史數(shù)據(jù)得到先驗(yàn)概率宰啦，在先驗(yàn)概率的基礎(chǔ)上就能對(duì)新的事件（數(shù)據(jù)）進(jìn)行后驗(yàn)概率的計(jì)算。

4）支持向量機(jī)

SVM饼拍，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重大成果赡模。SVM將非線性的數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高維空間，在新的維度上师抄，搜索一個(gè)線性最佳超平面漓柑，兩類數(shù)據(jù)總是能夠被超平面分開。

5）隨機(jī)森林

隨機(jī)森林有著較高的準(zhǔn)確率，魯棒性也好辆布。隨機(jī)森林運(yùn)用bootstrap方法從原始樣本中抽取樣本栋豫，對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行決策樹建模，然后將決策樹組合谚殊，對(duì)每個(gè)決策樹分類出來的結(jié)果進(jìn)行一種投票統(tǒng)計(jì)丧鸯，最終得出分類結(jié)果。這個(gè)方式很形象的被叫做隨機(jī)森林嫩絮。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則

舉個(gè)例子就能明白什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則了丛肢。大家都知道的“啤酒與尿布”的例子，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法能夠找出多次重復(fù)剿干、同時(shí)出現(xiàn)的關(guān)系蜂怎。

4.回歸分析

描述性分析中也有回歸分析，這邊回歸和描述性分析中回歸的區(qū)別主要是置尔，這里指的是多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸杠步。典型的回歸問題是運(yùn)費(fèi)計(jì)算的問題， 快遞運(yùn)費(fèi)受地區(qū)榜轿、重量幽歼、物品類型、運(yùn)送方式等多種因素的影響谬盐，這時(shí)候可以使用多元線性回歸來分析他們之間的關(guān)系甸私。

本次的分享就到這里，本文大概梳理了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的方法論飞傀，接下去的系列文章將會(huì)逐個(gè)對(duì)各種方式進(jìn)行介紹皇型。