非專業資料分析的同學可以一看，能夠對資料分析在企業中的應用有乙個大概的了解。
評價：第一篇概述篇，介紹資料分析在企業經營中的一些應用及資料分析的思路和方法，這一部分應該是作者的主業，有一些獨到的見解和作者自己的總結，對願意深入研究資料分析的同學可能會有幫助。第二篇主要講資料分析的方**，包括分類、聚類
、**等。這一部分與大資料的資料探勘有重複，作者並不是專業做大資料的，這一篇個人感覺講的很囉嗦，總是偏離主線。分析的方法解釋的也很不專業。如果是做大資料相關的同學可能很難讀下去。我看了兩章就看不下去了。
摘要：
關係型資料庫的結構設計：
1：靜態資料表-表示物件屬性的記錄表，記錄完成後不會發生變動，或者變動後都是覆蓋式的修改
2：動態資料表：表示物件的行為，會動態的增加
按資料表達的內容來區分資料：
定類資料：
描述物件的類別或者屬性，如人名、事務的名稱等。不能進行任何的計算，只是代號無順序和大小之分。
定序資料：
只代表資料的屬性順序，不代表量化的資料大小，只能用來比較，不能用來計算。
定距資料：
指沒有絕對零點的資料，如溫度，定距資料可以測定間距大小，標明強弱程度，可以進行加減，不能進行乘除。
定比資料：
描述實物的大小、長短，有絕對的0點且0點具有意義，可以進行加減乘除。
第二章：資料分析的目的
資料分析的目的：
為了對過去發生的現象進行評估和分析，找尋事務存在的證據，並在此基礎上對未來事務的發生和發展做出結論並形成能夠知道未來行為的知識或依據。
資料分析的思路：
1）先總後分，逐層分解
先有整體的概念，再在整體的組成要素中尋找整體變動的原因，找到原因後再繼續拆分，直到無法拆分為止。當要素不能拆分時，往往這些要素要麼是不可控的外部因素，要不是能夠控制的單因素，這樣就能找到解決問題的方案了。
從總到分的的分析過程中可能會有不同的要素拆分思路，如總銷售額可以使銷售數量*銷售單價，也可以是銷售員的平均銷售業績*銷售員人數，或者是客戶數量*單客戶平均交易額，也可以是複雜的求和公式。
思考：先總後分類似於先找到總結性指標，再根據指標的計算思路尋找影響該指標的原因，再根據找到的低一級指標繼續拆分，指導拆分到無法拆分為止，而對應的最低階指標往往對應某一業務行為。
多樣的拆分思路確實可以能夠幫助分析員從不同的角度看待問題，分析思路過多又會難以找到確定的下手點。可以確定的是，不論從哪乙個分析思路進行拆分，導致資料結果的原因一定是確定的，拆分的最後一定是相同的。如上銷售數量=銷售員人數*平均銷售量，銷量其中的一大要素又可以關聯到客戶這一因素中。從中可以看出，影響銷售額的因素與銷售員、客戶是分不開。
2）抽絲剝繭，尋蹤問跡
在資料分析的過程中，對於特殊現象要明察秋毫，抓住乙個點，然後用資料去追蹤，知道找到問題的根源，要有抽絲剝繭的精神，把各種各樣的經營活動現象清理，不出紕漏，這一方面需要對業務充分熟悉，另外一方面也要有嚴謹的態度。
關注細節是資料分析師首先要具備的能力。細節能力在於能否在微小的差異下感知差異驅動因素的能力。資料分析師要能夠提前發現新鮮事物的發生，這些新鮮事物未來是否具有成長性的力量。例如客戶找那個突然多了一類新使用者，這類新使用者是不是一類新的趨勢，是否需要關注，經過幾個月或者幾次接觸之後，應該能有乙個前瞻性的判斷。
思考：這裡提到的抽絲剝繭，是要關注奇異點，不一樣的地方裡，往往蘊含了原因的所在。這裡的奇異點既可能是產生問題的原因，也可能是未來的機會點。因此在對指標進行監控時，監控的異常既要包含好的異常，也要包含壞的異常。
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