如下:第一個(gè)經(jīng)典的例子是預(yù)測(cè)女孩懷孕“Da 數(shù)據(jù)”。2012年2月16日，《紐約時(shí)報(bào)》發(fā)表了一篇題為《這些公司是如何知道你的秘密》的報(bào)道。這篇文章介紹了一個(gè)故事:有一天，一位男顧客怒氣沖沖地來到折扣連鎖店Target，這家店是美國(guó)僅次于沃爾瑪?shù)牡诙罅闶凵蹋蚪?jīng)理投訴，因?yàn)檫@家店給他還在上高中的女兒發(fā)了嬰兒服裝和孕婦服裝的優(yōu)惠券。

于是他給塔吉特打電話道歉說自己誤解了店家，并說女兒的預(yù)產(chǎn)期確實(shí)是8月份。這里用的是big 數(shù)據(jù)“關(guān)聯(lián)規(guī)則 預(yù)測(cè)推薦”技術(shù)。第二個(gè)是“啤酒和尿布”的經(jīng)典例子。這個(gè)例子比較早，是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析來預(yù)測(cè)超市里顧客的購(gòu)買行為。在20世紀(jì)90年代的沃爾瑪超市，超市經(jīng)理分析Sales數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)不可理解的現(xiàn)象:在特定情況下，啤酒和紙尿褲這兩種看似毫不相關(guān)的商品經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了經(jīng)理們的注意。

常用-2 分析方法有:聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)/123。1.聚類分析(ClusterAnalysis)聚類分析是指將一組物理或抽象對(duì)象分組到由相似對(duì)象組成的多個(gè)類中的過程。聚類是將數(shù)據(jù)劃分到不同的類或簇中的過程，因此同一簇中的對(duì)象非常相似，而不同簇中的對(duì)象則非常不同。

因子分析是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系，降低決策難度。因子分析的方法有10多種，如重心法、image 分析法、最大似然解、最小二乘法、alpha提取法、Rao典型提取法等。3.相關(guān)性分析(相關(guān)性分析)相關(guān)性分析(相關(guān)性分析)，相關(guān)性分析是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依存關(guān)系，探討具有依存關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。

這兩天老板讓我分析一個(gè)以前沒聽說過的業(yè)務(wù)。在與運(yùn)營(yíng)交談的過程中，我逐漸理清了分析的框架，在辦理數(shù)據(jù)的過程中，我逐漸補(bǔ)充了以前從未想過的業(yè)務(wù)。從這件事，我回想起我剛?cè)腴T的時(shí)候，問一個(gè)朋友，數(shù)據(jù) 分析，老師有什么。其中她說了一個(gè)觀點(diǎn)，在網(wǎng)上資料搜索和采訪分析思維中都有強(qiáng)調(diào)。那么分析在想什么呢？想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù) 分析教師如何培養(yǎng)這種思維？

小李，一月份的促銷活動(dòng)，請(qǐng)幫我做一個(gè)復(fù)盤。小美，這個(gè)月會(huì)有營(yíng)銷活動(dòng)。請(qǐng)總結(jié)一下之前的數(shù)據(jù)，看看能支持什么。這些你經(jīng)常遇到嗎？或者，面試的時(shí)候會(huì)臨時(shí)被想象到某個(gè)場(chǎng)景，問你怎么樣分析。可能這些分析主題經(jīng)常是分析，也可能根本沒接觸過。之前面試的時(shí)候有人問我:你覺得我們APP的付費(fèi)率怎么樣？如果低，怎么分析為什么？

數(shù)據(jù)分析指的是數(shù)據(jù)progress分析的收藏，有適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)。其目的是將隱藏在大量看似混亂的數(shù)據(jù)背后的信息集中提取出來，總結(jié)出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在商業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù) 分析可以幫助企業(yè)做出判斷和決策，以便采取相應(yīng)的策略和行動(dòng)。例如，企業(yè)高層希望通過market 分析和research掌握產(chǎn)品當(dāng)前的市場(chǎng)趨勢(shì)，從而制定合理的產(chǎn)品R