数据分析视角

前面我们谈论了什么叫做数据分析，想必大家对数据分析已经有了一个大概的了解，简单说，数据分析，就是运用统计方法，提炼有用信息，帮助做出有效的决策。所以，今天我们就来谈谈如何运用统计方法来进行分析。首先，介绍几种常用的统计分析视角：

一、 对比视角
凡事都是相对的，骑自行车比走路速度快，但与汽车相比速度则是慢的，参照物不同，则结论不同。因此，对比分析实际上是基于参照物得出的一种相对关系。参照物的选择，则决定了得出结论质量的高低。相信大家都有过这样一种情况，小时候，父母都喜欢拿自己的成绩和别人家的小孩相比，比如，上二年级的你，数学考试成绩为86分，你隔壁家的上初中的小孩，数学考试成绩为95分。两相比较，你的父母会得出一个结论，你看隔壁的小孩数学成绩多好，然后告诫你要继续努力。这时，父母的这个结论准确吗？当然不呀，当我们选择对比分析中参照物时，一定要保持除了你要对比特性之外，其他特性都相同的事物。虽然，上面的例子中比较的都是数学成绩，但是忽略了一个是二年级，一个是初中，这就好比拿香蕉与辣椒做对比是一样的。

对比的类型：按照所选参照物的不同，对比分为纵向对比与横向对比：
我们可以和自己纵向对比，对比过去和现在，总结自己的发展变化，形成时间序列；
我们可以和别人横向对比，对比各自表现，判断自己的优势和劣势，形成截面数据。

二、 相关视角
相关视角探寻的是事物间的某种联系，这种关系可能是因果关系，也可能是共存关系。利用相关视角，企业在运营过程中可以进行规模预测及精准营销。

比如，生产手机的企业想要看一看，不同性别的人，对手机的颜色有没有区别。这时，可能会选择将受访者的性别与颜色偏好做一个交叉分析，如下表:

image.png

从表中，我们可以看出，男性对手机的颜色偏好相对较集中，倾向于灰色。而女性对颜色的偏好主要以灰色为主，黄色、橙色占比也相对较高。所以企业在针对男性进行精准营销时，可以主打灰色系列。而对女性精准营销时，颜色的种类可以相对多一些。

这个结论严谨吗？答案是不严谨，因为在判断男性和女性各喜欢什么颜色之前，首先我们要判断性别是否会对颜色偏好产生影响，即颜色偏好是否与性别相关，若不相关，那么就不存在不同性别的用户在颜色偏好上的对比。如何判别呢？首先用到的是相关系数，但相关系数要求变量是数值型数据，而对于分类型数据，采用较多的则是方差分析。对于这些具体的分析方法，我们后面再详谈。

三、 分类视角
分类视角，义如其字，就是将我们的目标对象，按照其特点进行分类，保证同类之间具有共性，不同类之间差异显著，这样企业就可以针对同类人群进行相同的营销方式，不同类人群则根据其特性开展精准营销。分类之后，企业的营销对象就不再是大量的个体，而是少数的几个类别，分析难度和强度都会大大降低。

比如，生产食品的工厂，可以根据地域将目标群体分成几个类，根据不同地域的口味生产相应的食品，提高销量。这种分类方法，在统计学上，我们称为聚类分析。

四、 描述视角
描述视角，基本是数据分析视角中最简便的一种分析方法，即针对你通过数据将看到的东西描述出来，在描述统计分析的视角中，最常见的是平均数，相信这也是大家最熟悉的一个指标吧。但在使用这个指标时，一定要注意个体的波动。比如，在一家小酒馆的有5个人，这个5个人的平均年收入为5万元，这时，比尔盖茨也进入了这个小酒馆，再算小酒馆里面每人的平均年收入，估计个个都是亿万富翁了吧。这个结论与现实情况，大相径庭。所以平均数是容易受一些异常值的影响的。
好啦，今天的数据分析视角，就谈到这里啦。