摘要：回归分析：统计学用来研究不确定性的基本手段； 如何研究不确定性：分析业务——找出因变量Y——找出X； x、y、 ε表示不确定性 统计学： ——（不准确）——》 统计学就是研究不确定性 回归分析是统计学中研究数据的基本手段。 数据分析的第一步是回归分析； 回归分析的第一步是分析业务，第二步是确定因变量 阅读全文

摘要：一. 数据的价值： 什么是价值 —— 就是在业务中最核心的诉求；（朴素的数据价值观） 数据的价值：比如，提高收入，降低成本，降低错误率； 二. 价值的体现：收入、支出、风险；—— 企业的业务中最核心的 给企业带来收入：比如，给空调厂商建议使用app控制空调，在app中可以根据数据自定义推荐和投放广告 阅读全文

摘要：一. 什么是数据： 数据能够支持数据产业； 数据产业：数据能够支持规模化应用的产业； 规模化应用：投入-产出；产出的边际成本几乎为0； 数据就是电子化记录； 电子化记录就是数据；—— 数据依赖于记录的技术手段； 二. 数据的时代观： 数据的记录有着强烈的时代特征； 有了时代的数据处理的各种方法，才使 阅读全文

摘要：一. 数据思维： 不确定性： 为什么要做数据分析——创造价值（创造商业价值） 分析什么：分析的不是数据，分析业务（比如分析消费者） 什么业务值得分析：带有强烈的不确定性的问题，即分析不确定性；比如天气的变化，股价的变化，消费者的购买意欲，消费者的续费意欲等； 在预测不准的情况下思考企业创新； 什么是 阅读全文

摘要：一. 数据种类： 不可测量的数据+可测量的数据； | | 分类数据 数值数据 分类数据：数值数据之间并非相等间隔（比如天气，柔道段位等）； 数值数据：数值数据之间有相等间隔（比如身高，体重，气温等）； 二. 数据整体的状态（数值数据）： 1. 次数分布表和直方图；组中值（中间值）、次数、相对次数（所 阅读全文

摘要：一. 内在有偏的样本： 一个以抽样为基础的报告如果要有价值， 就必须使用具有代表性的样本， 这种样本排除了各种误差。 这就是耶鲁毕业生的收入数据失真的原因， 也是许多你在报纸或杂志上读到的报道毫无意义的原因。 无形的误差与有形的误差一样容易破坏样本的可信度。 也就是说 ， 即使你找不到任何破坏性的误 阅读全文