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数据分析之内涵外延的思路

文字:[大][中][小] 2021-09-15    浏览次数:    

  前面我们已经介绍了2种数据分析的思路,今天我们继续介绍一种数据分析的思路——内涵外延,概念清晰。

  我们做数据分析时要特别注意概念的清晰化,避免产生多种理解概念的详细解释,不可以让概念产生歧义,衍生出错误的认知。

  大数据的概念同样有内涵和外延,甚至不同的人有不同的认知。随着大数据技术的发展,我们对大数据概念的理解肯定也会发生改变,甚至是颠覆以往的认知,我们要随时做好准备。

  数据分析最终要形成结论。而结论对数据所揭示的洞察的定型化总结。这是一个从定量分析到定性分析的过程,是形成洞察和智慧的途径。我们都知道沃尔玛尿布与啤酒的案例分析,超市中啤酒会和尿布放在一起,他们具有很高的关联性,这个结论就是定性的总结,是研究大量数据之后得出的结论。

  这个案例中“啤酒”与“尿布”成为一种关联关系,形成了一种购物篮分析方法的代名词,这就形成了一个概念。这个概念有内涵,购物车中的尿布和啤酒的共存关系,这个词也有外延:关联关系,购物篮分析算法模型以及其他数据挖掘的的应用等。

  与“囤货”相对应的就是“压货”,所谓的压货是指通过调整销售政策,将更多的产品销往渠道或者终端用户,从而在短时间内提高销量的方法,其中包括一些优惠活动,本质上“压货”是指为了快速完成销售业绩而采取的各种措施,并非产品被快速消费掉了,而是形成了渠道,中间商或者最终用户的库存。例如:销售团队再月底为了冲刺销售业绩,给渠道商非常优惠的条件,,只要渠道商的订货量达到一定某个标准,就可以享受一定的折扣,大幅度的让利让渠道商一下子进很多的货,而这些是一下子卖不出去的,需要更长的周期才能消化,但是销售团队业绩完成了。这种现象让公司提前消费了市场需求,不惮不会扩大市场,反而会损害公司的利润。

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