翻譯自： Emily Stevens

數(shù)據(jù)分析是通過分析原始數(shù)據(jù)提取有意義見解的過程，這一過程包括使用分析和統(tǒng)計工具對數(shù)據(jù)進行檢查、清洗、轉(zhuǎn)換和建模，最終提煉出有價值的信息。

這些信息用于確定業(yè)務(wù)決策——比如何時推出營銷活動最合適？哪些客戶群體最可能購買新產(chǎn)品？

但究竟如何將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息？這才是最難的。

下面推薦真實業(yè)務(wù)場景中最常使用的7種分析模型和方法，非常有幫助。

回歸分析

回歸分析用于估計一組變量之間的關(guān)系。

在進行任何類型的回歸分析時，你需檢驗因變量（即需測量或預(yù)測的結(jié)果變量）與若干自變量（可能影響因變量的因素）之間是否存在相關(guān)性。

其核心目標(biāo)在于評估一個或多個變量如何影響因變量，以識別趨勢與規(guī)律。這種方法在預(yù)測和未來趨勢預(yù)測中尤為重要。

假設(shè)你就職于某電商企業(yè)，需研究以下兩項的關(guān)系：

（1）社交媒體營銷投入金額；（2）銷售額。

這個業(yè)務(wù)中，銷售額是因變量——即你最關(guān)注的指標(biāo)。

社交媒體支出是自變量——需驗證其是否對銷售額產(chǎn)生影響。

通過回歸分析，可判斷二者是否存在關(guān)聯(lián)。若呈現(xiàn)正相關(guān)，則表明營銷投入增加可能帶動銷售額增長；若無相關(guān)性，則說明社交媒體營銷對當(dāng)前銷售無顯著影響。此類分析可為預(yù)算決策提供依據(jù)。

需要注意的是，回歸分析僅能揭示變量間的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)，無法直接證明因果關(guān)系。例如，即使發(fā)現(xiàn)社交媒體支出與銷售額正相關(guān)，仍需結(jié)合其他研究方法（如實驗設(shè)計或時間序列分析）驗證其因果性。

回歸分析的模型類型取決于因變量數(shù)據(jù)類型。若因變量為連續(xù)型（如以萬元計量的銷售額），則適用線性回歸等模型；若為分類變量（如按省劃分的客戶地理位置），則需采用邏輯回歸等適配方法，具體模型選擇需結(jié)合數(shù)據(jù)特征和研究目標(biāo)。

蒙特卡洛模擬

在決策或行動時，往往存在多種可能的結(jié)果。例如選擇乘公交可能遭遇堵車，步行則可能淋雨，導(dǎo)致行程延誤。日常生活中，你常會快速權(quán)衡利弊后作出選擇；但面對高風(fēng)險決策時，你必須盡可能全面、精確地計算所有潛在風(fēng)險與收益。

蒙特卡洛模擬（又稱蒙特卡洛方法）是一種通過計算機模型生成多種可能結(jié)果及其概率分布的技術(shù)。

其核心在于分析所有潛在結(jié)果的范圍，并計算每種結(jié)果發(fā)生的可能性。數(shù)據(jù)分析師常借此方法進行高級風(fēng)險預(yù)測，以優(yōu)化決策。

蒙特卡洛模擬的實施通常以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，模型中包含一個或多個目標(biāo)輸出變量（如利潤、銷售額），以及可能影響輸出的輸入變量（如營銷預(yù)算、員工薪資）。

若所有輸入值均確定，可直接計算最終利潤；但當(dāng)變量存在不確定性時，蒙特卡洛模擬通過以下步驟實現(xiàn)預(yù)測：

• 替代不確定變量：將不確定的輸入值替換為隨機函數(shù)，這些函數(shù)根據(jù)預(yù)設(shè)的概率分布（如正態(tài)分布、均勻分布）生成樣本。
• 多輪迭代計算：通過反復(fù)執(zhí)行多次計算，模擬不同輸入組合下的輸出結(jié)果。
• 結(jié)果分析與可視化：匯總所有模擬結(jié)果，生成概率分布圖或置信區(qū)間，量化風(fēng)險并識別最優(yōu)策略。

該方法因能有效評估不確定性對目標(biāo)變量的影響，成為風(fēng)險分析領(lǐng)域的主流工具。

例如在金融工程中，蒙特卡洛模擬被用于期權(quán)定價、投資組合優(yōu)化及市場波動預(yù)測；在供應(yīng)鏈管理中，則可評估生產(chǎn)波動、庫存風(fēng)險等復(fù)雜場景。

因子分析

因子分析是一種通過合并多個顯性變量來提取潛在因子的技術(shù)。

其核心邏輯在于：當(dāng)若干可觀測變量存在強相關(guān)性時，它們可能受到同一潛在結(jié)構(gòu)的影響。

這種方法不僅能將龐雜的數(shù)據(jù)集壓縮為更易處理的維度，還能揭示數(shù)據(jù)底層隱藏的規(guī)律，尤其適用于量化抽象概念——例如財富水平、幸福感，或商業(yè)場景中的客戶忠誠度、滿意度等難以直接測量的指標(biāo)。

假設(shè)某企業(yè)為深度洞察客戶特征，發(fā)起一項包含100個問題的調(diào)研。

問卷內(nèi)容涵蓋兩類信息：

態(tài)度型問題：如“你會向朋友推薦我們的產(chǎn)品嗎？”、“請對整體服務(wù)體驗評分”； 行為與經(jīng)濟型問題：如“你的家庭年收入是多少？”、“每月愿意為護膚品支付多少預(yù)算？”

收集到大量反饋后，數(shù)據(jù)集將包含每位客戶的100項獨立變量。

若逐項分析，不僅效率低下，還可能忽略變量間的內(nèi)在聯(lián)系。此時通過因子分析，可將高度相關(guān)的變量聚類為少數(shù)核心因子。

例如：

• 協(xié)方差聚類：若家庭年收入與護膚品月預(yù)算呈現(xiàn)顯著正相關(guān)（即收入越高，消費意愿越強），這兩項可能被歸為“消費能力”因子；
• 態(tài)度關(guān)聯(lián)：當(dāng)客戶給出10分滿意度評分時，往往更傾向推薦產(chǎn)品，此類關(guān)聯(lián)問題可提煉為“客戶滿意度”因子。

通過降維處理，原始100個變量可能被簡化為5-10個核心因子。這些因子不僅承載了原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，還能作為后續(xù)分析（如市場細分、需求預(yù)測）的基礎(chǔ)，大幅提升決策效率。

因子分析通過計算變量間的協(xié)方差矩陣，識別高度關(guān)聯(lián)的變量簇，并為其賦予因子載荷（反映變量對因子的貢獻度）。

最終提取的因子需滿足兩方面要求：

- 解釋力最大化：各因子能覆蓋原始變量的大部分信息；

• 獨立性：不同因子之間相關(guān)性較低，確保分析結(jié)果無冗余。

群組分析

群組分析是一種基于用戶共有特征（如注冊時間、首次購買商品）進行分組的分析技術(shù)。

將用戶劃入特定群組后，可長期追蹤其行為軌跡，挖掘生命周期中的趨勢與規(guī)律。

傳統(tǒng)用戶分析往往呈現(xiàn)靜態(tài)快照（如某日所有用戶的平均消費金額），但群組分析強調(diào)動態(tài)視角：

• 生命周期洞察：從用戶首次訪問網(wǎng)站、加入購物車到完成首單，完整觀察行為演變路徑；
• 精細化運營：識別不同群組的留存率、復(fù)購周期等差異，制定針對性策略。

聚類分析

聚類分析是一種探索性分析方法，用于識別數(shù)據(jù)集中的潛在結(jié)構(gòu)。

其核心目標(biāo)是將不同數(shù)據(jù)點劃分至若干組別（即'簇'），使組內(nèi)數(shù)據(jù)具有高度相似性，而組間數(shù)據(jù)差異顯著。

通過這種'物以類聚'的劃分，既能揭示數(shù)據(jù)分布規(guī)律，也可為后續(xù)算法（如分類模型）提供預(yù)處理基礎(chǔ)。

聚類過程遵循兩大準(zhǔn)則：

• 組內(nèi)同質(zhì)化：同一簇中的數(shù)據(jù)點在特征維度上緊密聚集，如電商用戶按消費頻次與客單價劃分后，'高活躍群體'的月均下單次數(shù)均高于10次；
• 組間異質(zhì)化：不同簇之間特征差異明顯，如保險公司的'高風(fēng)險客戶群'與'低風(fēng)險客戶群'在歷史理賠次數(shù)、居住區(qū)域等指標(biāo)上存在顯著區(qū)隔。

聚類算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)特性選用K均值（數(shù)值型數(shù)據(jù)）、層次聚類（小樣本數(shù)據(jù)）或DBSCAN（噪聲數(shù)據(jù)）等算法。

聚類分析僅能呈現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無法解釋成因。例如某零售集群顯示'周末高頻購物群體'，需結(jié)合用戶訪談驗證是否與雙休作息相關(guān)。

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，聚類常作為客戶分群、異常檢測的初始步驟，其結(jié)果可輸入推薦系統(tǒng)實現(xiàn)'相似用戶偏好推送'。

時間序列分析

時間序列分析是一種通過統(tǒng)計手段識別數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢與周期的技術(shù)。

其研究對象是按固定時間間隔采集的序列數(shù)據(jù)（如周銷售額、月度新增用戶數(shù)），用于通過歷史規(guī)律預(yù)測未來波動。

分析過程中需重點關(guān)注三類典型模式：

• 趨勢：數(shù)據(jù)在較長時間跨度內(nèi)呈現(xiàn)的穩(wěn)定上升或下降走向，如某品牌連續(xù)三年客單價每年增長8%；
• 季節(jié)性：由固定周期因素引發(fā)的規(guī)律波動，例如空調(diào)銷量每年二季度環(huán)比激增40%；
• 周期性波動：非固定時段出現(xiàn)的起伏變化，通常與經(jīng)濟周期或行業(yè)特性相關(guān)，如建材行業(yè)需求隨房地產(chǎn)政策調(diào)整呈現(xiàn)3-5年波動周期。

根據(jù)數(shù)據(jù)類型與預(yù)測目標(biāo)，時間序列模型通常分為三類：

• 自回歸（AR）模型：利用變量歷史值預(yù)測當(dāng)前值，適用于具有持續(xù)慣性的數(shù)據(jù)； - 差分（I）模型：通過對非平穩(wěn)序列進行差分處理使其平穩(wěn)化，常與AR/MA模型結(jié)合使用； - 移動平均（MA）模型：基于歷史預(yù)測誤差的加權(quán)平均修正未來預(yù)測值，擅長捕捉隨機干擾。

實踐中的高階建模往往采用三者的組合形式（如ARIMA模型）。

例如在電商大促預(yù)測中，ARIMA可通過分解歷史銷售的季節(jié)成分與趨勢成分，精準(zhǔn)預(yù)測營銷活動期間的流量峰值與轉(zhuǎn)化率拐點。

情感分析

多數(shù)企業(yè)將數(shù)據(jù)簡單等同于數(shù)字與表格，往往忽視文本類定性數(shù)據(jù)的價值。

事實上，客戶在評論、社交媒體、客服對話中表達的觀點，往往蘊藏著洞察品牌口碑與產(chǎn)品體驗的寶貴線索。

如何系統(tǒng)化挖掘這些文本數(shù)據(jù)？情感分析作為文本分析的核心技術(shù)，可通過自動化手段解析文本中的情緒傾向，量化客戶對品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度。

情感分析模型主要分為三類，分別對應(yīng)不同的解析深度：

• 極性判斷模型

基礎(chǔ)型分析，將文本情緒歸類為'正向'、'中性'或'負向'。例如： '這款耳機音質(zhì)遠超預(yù)期！' → 正向 '快遞配送延遲三天' → 負向

• 細粒度情感分析

在極性判斷基礎(chǔ)上，進一步識別評價對象與情感強度的對應(yīng)關(guān)系。例如： '降噪功能驚艷（正向），但續(xù)航時間不足（負向）' 此類分析可精準(zhǔn)定位產(chǎn)品優(yōu)劣勢，常用于競品對比與功能迭代決策。

• 情感強度建模

通過情感詞典與語義分析，量化情緒激烈程度。例如： '客服響應(yīng)太慢！'（憤怒指數(shù)：0.85） '物流速度一般'（不滿指數(shù)：0.40） 適用于優(yōu)先處理高危客訴，或評估營銷活動的情感共鳴度。

以某美妝品牌為例，情感分析系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)'持妝效果'的正向評價占比從78%下降至62%，同期競品該指標(biāo)穩(wěn)定在80%以上。

經(jīng)成分實驗室排查，鎖定某原料供應(yīng)商質(zhì)量波動導(dǎo)致產(chǎn)品脫妝加速，及時更換供應(yīng)商后負面評價減少34%。

情感分析正逐步與生成式AI結(jié)合，實現(xiàn)差評自動歸因與定制化回復(fù)建議。

對于所有有志于做數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理的小伙伴，一定要加快提升自己。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》對未來五年就業(yè)市場進行深入分析，報告預(yù)測未來5年內(nèi)增長最快的十大崗位，就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)人員。

強烈建議重視CDA數(shù)據(jù)分析師證書，CDA數(shù)據(jù)分析師一級考試涉及的多個業(yè)務(wù)分析模型，這些模型在實戰(zhàn)中超有用。尤其是想進入電網(wǎng)、銀行、電信、煙草行業(yè)的小伙伴們，盡量考過CDA數(shù)據(jù)分析師二級，因為這些單位幾乎都會在招聘中說明CDA數(shù)據(jù)分析師優(yōu)先。

近年來CDA數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)為招行、華為、長安、蘇寧等近百家機構(gòu)提供了專業(yè)的內(nèi)訓(xùn)服務(wù)。通過這些課程培訓(xùn)，企業(yè)員工能夠掌握數(shù)據(jù)分析的技能，更好地理解和利用大數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策能力，支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展。

隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)的依賴程度加深，掌握數(shù)據(jù)分析技能成為了許多求職者的目標(biāo)。獲得CDA（Certified Data Analyst）認證，不僅能夠提升個人的職業(yè)技能，還能在競爭激烈的就業(yè)市場中脫穎而出，掃碼CDA認證小程序，獲取更多資料。

自 2013 年以來，CDA 認證獲得了廣泛的認可，是部分政企項目招標(biāo)要求的加分資格；是部分企業(yè)員工晉升加薪的重要參考；是部分企業(yè)招聘時崗位描述里的優(yōu)先考慮目標(biāo)，是主流招聘平臺優(yōu)秀人才的資質(zhì)佐證；很多企業(yè)在招聘中明確注明：CDA數(shù)據(jù)分析師持證人優(yōu)先。

CDA認證對于數(shù)據(jù)分析師的薪資提升有顯著影響。根據(jù)《2020年CDA持證人報告》，持證人普遍薪資高于非持證人，在企業(yè)中獲得晉升的機會也更多。具體來說，CDA Level I等級證書主要面向業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，與之匹配的崗位為數(shù)據(jù)維護崗、數(shù)據(jù)分析師崗等。通過比對持證人和招聘市場上相應(yīng)崗位薪資，發(fā)現(xiàn)持證人群的工資均高于非持證人群。

在不同等級的CDA認證中，薪資水平也有所不同。CDA Level I的薪資范圍大約在9-15k（具體看城市崗位），而CDA Level II的薪資范圍在15-25k（具體看城市崗位），對于更高級別的CDA Level III，薪資年薪一般30w及以上（具體看城市崗位）。

此外，一位通過CDA考試的持證人分享了自己的經(jīng)歷，提到在考取CDA證書后，成功獲得了大廠的offer，薪資直接翻了近一倍，從8K增長到13K。 這表明CDA認證不僅提升了專業(yè)技能，也成為薪資增長的一個重要因素。

在招聘市場上，數(shù)據(jù)分析師的薪資普遍在1w-3w左右，而持有CDA證書的數(shù)據(jù)分析師的薪資待遇可能會更高。因此，CDA認證對于數(shù)據(jù)分析師來說是一個提升自己專業(yè)技能和市場競爭力的有效途徑，有助于在職場上獲得更多的發(fā)展機會和更高的薪資待遇。掃碼CDA認證小程序，獲取更多資料。