数据分析2

2018-09-28  本文已影响14人  淼淋

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

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