数据分析（一）

一. 数据思维： 不确定性：

1. 为什么要做数据分析——创造价值（创造商业价值）

2. 分析什么：分析的不是数据，分析业务（比如分析消费者）
3. 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“不确定”：

随机事件：

用数学的方式，对随机事件进行预测 —— 建模 （All models are wrong）   二. 不确定性：如：天气预报，股价，健康， 两种： 由于无知造成的不确定性——通过学习、数据积累改善； 由于无奈造成的不确定性（比如天气预报，股价，人们对有限的利益无限的博弈造成）； 大多不确定性是无奈造成的；   不确定性：总有预测不准的情况，预测不准是常态； 如果模型预测过度准确，有问题——问题本身定义或者方向等有问题；   三. 如何通过学习，提高预测精度：

1. 采集重要的关键要素（x变量来改善y信息）
2. x变量是动态变化的：根据情况随时改变x变量

 

标签：数据分析,不确定性,不准,预测,分析,造成,变量
来源： https://www.cnblogs.com/momo798/p/11188797.html