DataonDemand德昂資料分析筆記

你認為你會做分析？再重新想想吧！ 分析(Analytics)是現今各行各業中最受矚目的詞彙，但是，只要會使用 excel 電子表格的人就代表會做分析？ 許多人認為，計算出總和、平均值等等，再製作成圖表，就算是做分析。但這樣真的是分析嗎？如果這不算分析，那分析到底是什麼呢？ 分析 (Analytics) 是什麼？ 簡單的解釋來說， “ 分析 ” 就是以下五種特性的綜合體： 1.   創新 ( Innovatio n) ： 對於一些組織來說，新的創新點子是分析過程中的基石，分析的過程能夠幫助組織建立出最有益於公司進步的方法。有些組織曾想出厲害的點子，例如利用分析流程來確定其產品銷售的價值驅動因素，確定能夠提高專案效率的各種壓力點等等。 2.   可能性 ( Possibility) ： 發覺數據的可能性是分析相當重要的一環。分析團隊利用現有數據或引入新的數據源，應用分析技術來了解所有具可能性的影響因素或內容，對於數據的可能性有清晰認知的組織成員都能成功從分析中受益。 3 .   統計分析 ( Statistical Analysis) ： 這是分析的關鍵組成要素。大多數組織都知道良好的統計人員需要十分了解組織業務及業務上的挑戰。但除此之外，也必須要有一個很好的統計模型來支持分析。不僅僅是模型，還要能夠以簡單易懂的方式將模型解釋給業務團隊，使他們在分析時獲得最佳結果，產出成功的分析專案。 4.   思考能力 ( Thinking ) ：   我曾聽過有組織說：「我們有分析工具來建模。」分析工具被認為是最有價值的組成部分，但是，這並不是一個成功分析專案所需要的唯一工具。大多數情況下，思考業務問題的能力才是關鍵成功因素。有一次，我的團隊只獲得客戶提供相當少量的數據，去優化一個問題，若是一位統計學家會因為數據太少而拒絕這個案子。但是我們的思維團隊沒有放棄並創建相關數據，利用引入非結構化數據來匹配現有數據，到最後，該團隊有數百萬個數據點進行優化。由此可見，跳脫原有思考方向對某些專案的運行相當有效。 5.   創意力 (Creativity) ： 分析團隊需要具有創造力才能夠了解問題，並利用簡單的步驟幫助業務團隊創造信心。另一個重要的方面是創意地思考結果要如何被實際

【導讀】 BI 專案是如何推進的？包含了那些過程？存在哪些模式嗎？德昂資訊在此要分享一位超資深 BI 工程師的經驗總結，從使用者識別、分析內容確立、專案應用、展示設計到後續行動的支持，期望幫你建立基礎但深刻的 BI 專案知識體系。 Let's Go! 本系列內容 每週三推送，本日送上第二篇，一共五篇， 精彩內容不要錯過！ 【前言】 在上一篇文章中，我們跟大家分享了「 BI 業務系統建構方法五步驟」的第一步驟： 識別使用者 ， 在第一步驟中，我們確定了商務智能系統的最終用戶，根據用戶在企業組織中的層級位置和崗位職責，我們可以初步確定每個用戶關注的業務範圍。 【今日焦點】 今天我們談 第二個步驟 —— 確定分析內容 接下來，第二步驟則是談我們如何為這些用戶提供具體業務指標以及業務分析內容，可歸納成下面這三道手續： 收集業務分析需求、提煉業務指標、建構業務分析線路。 1.  收集業務分析需求： 理論上，最終用戶作為商務智能系統的業務驅動方，我們直接跟他們進行業務調研就能獲取到準確的數據分析需求。但實際上，在大部分專案裡，我們在跟最終用戶做需求調研時，都會被問這些問題： 「別的企業都做了些什麼？」 「你們做過這麼多BI專案，應該比較有經驗吧？你們建議我們看什麼？」 這些提出問題的用戶又分成 兩種客戶類型 ： (1)第一種是很了解商務智能系統的作用，但就是想參考一下同行業或者是同模塊的案例，想站在巨人的肩膀上直接做到最好(如下圖左邊的人) (2)第二種則是完全不知道商務智能系統是什麼，將它與現有業務系統進行比較，認為現有系統已滿足日常工作需要，對商務智能系統能產生的價值抱持懷疑態度(如下圖右邊的人) 所以在實際的專案裡，作為專案實施方，我們需要根據用戶提供需求的能力對用戶進行分類，然後採用不同的手段進行業務需求收集，所以我們又可以根據需求明確和不明確的客戶將其劃分為下列四種類型． (1)R1 類型的用戶： 出沒頻率：可遇不可求。 特性：此類用戶的業務分析需求非常明確，有確定的業務主題、確定的指標以及業務分析維度，最極致的是有還明確的報

【導讀 】 BI 專案是如何推進的？包含了那些過程？存在哪些模式嗎？德昂資訊在此要分享一位超資深 BI 工程師的經驗總結，從使用者識別、分析內容確立、專案應用、展示設計到後續行動的支持，期望幫你建立基礎但深刻的 BI 專案知識體系。   Let’s Go! 本系列內容 每週三推送 ， 一共五篇 。

【導讀 】 BI 專案是如何推進的？包含了那些過程？存在哪些模式嗎？德昂在此要分享一位超資深 BI 工程師的經驗總結，從使用者確認、分析內容確立、專案應用、展示設計到後續行動的支持這五個步驟，期望幫你建立基礎但深刻的 BI 專案知識體系。 Let’s Go! 本系列內容 每週三推送 ， 一共五篇，精彩內容不要錯過！ 。 【前言 】 首先，我們先通俗地理解一下什麼是 商務智能分析系統 ，商務智能（ Business Intelligence ，簡稱： BI ）就是為了讓特定的人在 適當的時間使用適合的方式看到適當的數據 並能有所行動。 那這種天時（適當的時間）地利（適合的方式、適當的數據）人和（特定的人、有所行動）是如何做到的呢？ 別急、別急、這個問題其實不難，那有多簡單呢？ 其實只比把大象放到冰箱裡多了兩個步驟而已！ ！ ！ （不懂這個笑話的詳見文末） 【進入正題】 好啦，言歸正傳， 以下是 建構商務智能分析的 五步驟 ： 1. 識別 使用者 ： 明確使用者所屬的組織範圍。 2.  確定分析內容 ： 確定使用者數據使用的邊界，這包含了解使用者要解決的業務問題，定位他關注的指標及維度。 3.  設計應用場景 ： 明確了解使用者在什麼時間什麼場景使用分析內容。 4. 設計展示形式 ： 明確能夠幫助使用者快速獲取關鍵資訊的數據呈現形式。 5. 添加輔助功能 ： 明確哪些技術支持工作（如發送郵件、進行數據評論等）可以幫助行動落實，便於後期的業務跟踪。 【今日焦點】 今天我們談 第一個步驟 —— 識別使用者 數據價值說到底還得看實際應用的能力， BI 說到底還得讓 “ 人” 用起來才有意義，因此，把識別使用者作為建構商務智能分析系統的第一步再正確不過。需求調研過程中要根據每層用戶的特點開發定向的應用內容，以提高系統的使用率，和避免開發過程內容的重複設計。 在集中管控型的企業中，人員的層次結構基本上都是金字塔型，可以分為三大類，每層用戶的的定位以及用戶特點如下圖： 1.  決策層用戶 ：

對於BI 大數據分析有興趣嗎？想到大陸實習闖蕩嗎？ 德昂信息技術（北京）有限公司絕對是你的最佳機會！ 【數據分析實習生】 崗位職責： 1.    學習並使用 BI 產品； 2.    參與項目的需求收集、整理、分析； 3.    負責 BI 專案和產品的相關實施工作，包括數據整理，數據分析等； 4.    提供客戶產品技術支持； 5.    提供產品使用培訓給客戶； 6.    負責相應文檔編寫、資料核對工作； 7.    負責文章內容撰寫、客戶成功經驗調研和報導工作。 任職要求： 1.    大四或研二學生，商學系、資工，資管等相關學系學生； 2.    具備基礎資料庫知識； 3.    熟練使用辦公室 office 軟件； 4.    英語讀寫能力良好，可以獨立閱讀英文技術文檔； 5.    具备良好的文章撰寫能力； 6.    有 UI 設計能力尤佳； 7.    保證最短 6 個月實習期，優秀者可留任。     【 市場行銷實習生 】 崗位職責： 1.    協助各類市場活動（ MSTR 的市場活動，體驗會）的準備和執行； 2.    協助線索挖掘和潛客資料管理； 3.    搜集市場訊息和情報； 4.    協助銷售事務的支援和推動； 5.    參與公眾號摩柏資料吧的工作小組； 6.    負責公司培訓工作的推廣和支援。 任職要求： 1.    市場行銷，資訊管理背景專業大三或研二在校生優先； 2.    具備良好的溝通、協作能力，積極並耐心； 3.    有良好的文筆功底優先； 4.    對資料分析和資料視覺化領域有興趣且願意參與學習。 5.    具備良好的英文能力； 6.    具備良好的 office 軟體操作技能； 7.    能長時間實習者優先。     【 BI 技術實習生or正式 BI 技術顧問】 崗位職責： 1.    BI 需求文檔編寫； 2.    資料模型設計； 3.    開發 BI 報表 ,  管理駕駛艙，多維分析，數據挖掘等報表功能； 4.    部署 BI 系統； 5.    培訓客戶 BI 產品使用；

資料分析到底怎麼做？ 為什麼我們要做資料分析？ 資料分析看起來很陌生很無趣嗎？ 德昂資訊透過分析生活中有趣的小事，帶你一步一步走進資料分析的世界， 讓你真切感受到資料背後的意涵，讓你知道其實資料分析並不遙遠，它充滿在我們生活中的大大小小事情上！ 「你為什麼交不到交男/女朋友？」 相信大家都遇過下面這個情境： 無論是大小節日或普通假日回家，每次只要和爸媽或家中長輩阿姨叔叔爺爺奶奶吃飯聚會時， 總是會不停地被追問............. 「你交男/女朋友了嗎？」 單身的你/妳總是百口莫辯，無法反駁和回嘴， 但其實單身也不是你願意的，心裡只覺得滿腹委屈。 不過，接下來，讓我們從一個有趣的心理學實驗，將男女交往配對時的機率看得更透徹吧！ 實驗背景 麻省理工為了找出男女配對的邏輯曾經做過這樣一個 心理學實驗。實驗人員找來100位大學生，男女各半，然後製作了100張卡片，從1至100編號，貼在大學生的背後。具體的實驗規則如下： 1.男生單數編號，女生雙數編號，但他們不知道所有編號最大的是100，最小的是1； 2.編號貼在背後，自己只能看見别人的編號，但不能把别人的編號告訴他； 3.實驗要求大家在有限時間内去找一個異性配對，配對成功即可獲得兩人背後數字總和十倍的獎金。 大家猜猜結果會怎樣？ 實驗開始 由於大家都不知道自己背後的數字，因此首先就是觀察别人。 編號大的學生，自然帶著「男神」、“女神”光環，吸引了一大波的追求者。他們雖然不知道自己背後編號的具體數值，但也能確定自己處於配對的優勢地位。 與之相反，編號小的學生，無人問津，在短短數小時内感受到了人情冷暖。 可想而知，那些編號大的學生在所有的追求者中盡情挑選；而那些碰壁的追求者迫於無奈只能退而求其次，選擇低於原本目標的人湊合著過了；還有些人還會和對方商量，以給對方更多的獎金為條件實現配對。 最後，大部分學生都成功配對，當然也有堅持不配對單身結束遊戲的大學生。 實驗結果 實驗的結果和預想的差不多，絕大多數人與其配對對象背後的編號差距都在10以内，也就是古人所說的：「門當户對」。 有趣的是，100號女生的配對對象不是99號男，