什么是商业数据分析商业数据分析的四个层次( 二 ) _生活百科

b. 多元线性回归在实际业务中，仅单个特征与结果相关的情况是不多见的，大多数都是多特征共同作用导致的结果。若多个特征无多重共线性，且与结果呈线性关系，则可以进行多元线性回归分析，建立回归模型y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn；
c. 非线性回归如果回归模型的因变量是自变量的一次以上函数形式，回归规律在图形上表现为形态各异的各种曲线，称为非线性回归。常见的非线性回归模型包括：双曲线模型、幂函数模型、指数函数模型、对数函数模型、多项式模型等；
04
预测性分析 – 后续可能会发生什么？
预测性分析就是提前评估后续可能会发生什么？在工作中的场景，经常就是利用现有数据进行测算，评估业务接下来的发展。比如提前需要测算业务年度成本、年度目标、未来收益的大小等等。
05
处方性分析 – 该怎么做？
这步的分析通常是接着诊断性分析的，在我们找到了业务变化背后的原因后，我们就需要去想一些策略去改善它。
首先是要定位出业务原因。在诊断性分析这一步，我们在数据上找到了影响结果的因素，这时候就需要去在业务层面上思考原因；
比如说，为了促进用户转化，我们发放了优惠券，但是后续发现券的使用很少，单量也没有上升，这是数据维度的原因。那业务层面的呢？为什么用户都不用优惠券呢：

用户没有发现优惠券的位置；
用户觉得优惠券额度小；

这时候有些猜测的原因可以通过数据来论证，而有些原因就需要去调研用户；如果是优惠券的位置不明显，我们就需要在产品上调整；如果是优惠券的额度太小，我们就需要去适当调整优惠力度。只有准确的找到了业务原因，我们才能用策略根本性的解决它。
我发现很多时候，业务原因的定位是缺失的，往往我们在发现数据原因后，我们就开始思考运营策略了，指向性也非常的强，激励（抓手）+数据维度的改变。这种做法是比较粗糙的。可能短期内有效果，但是一旦你激励停止，业务还是会回到原来的状态。
核心还是要找到业务改变的关键动作以及可以运营的业务场景，不能盲目的抓结果！
赞 (0) 打赏

文章插图

一、道琼斯指数为啥叫道琼斯，可能这个指数的创始人一个叫查尔斯·道，另一个叫爱德华·琼斯。这个指数已经有了122年的历史。如今的道琼斯指数依然“生机勃勃”；现在，说起美国股市，直…

文章插图

摘要：相信每一位广告主在投入成本到百度搜索推广中之前都会想要先去了解性价比到底高不高，其实百度搜索推广费是根据用户点击的次数进行收费的，而这种收费方式对于广告主来说是可控的，在成…