傅劲的专栏

质量数据分析

数据可视化 数据挖掘

用案例讲解如何在Excel中做线性回归、多元线性回归和逻辑回归

在淘宝的历史上有二个广为人”用“的数据产品《数据魔方》和《量子恒道》。魔方侧重行业指标，量子侧重店铺行为，二者合并赋予淘宝上数据玩家巨大的潜能。举个例子，看看玩家是的如何用玩转淘宝数据的。淘宝卖家要给宝贝撰写一个“宝贝标题”，长度限定30位的中文，在搜索时代是惜字如金，如何确定用那些词呢？比较有趣但绝对不是巧合的是，玩家的分析从《数据魔方》开始，到《量子恒道》结束，

走投无路选择视化数据分析在做POI（Point of Interest）兴趣点的时候，最困扰我的问题是每天产出POI数据的质量。POI主要有三种数据来源：1. 购买的季度更新的图商POI数据，四维和高德的都用过，实地采集的POI数据质量最好但是更新频率太低，一个季度有太多店铺开张和关门2. 交换来的业务数据中的POI信息，搜房做房产有小区的POI，点评做

背景介绍：假设我是大米手机的数据分析师大傅，今天收到市场运营小旋同学的春节投放需求，在大米平台的DMP投放展示广告，做促销蓝米手机活动，投放预算是100万，同时悄悄告诉我，如果投放ROI超过2，她们市场运营总监设立奖励金额为（n-2）*1万的奖金。大傅是如何选取目标人群做精准广告投放呢？1. 广告数据和数据估算100w的投放，ROI为2的时候，目标销售额为100w*

一个计分析前端报表设计器的设响应“忙碌的农夫”同学的提议，讲解一个前端设计的例子。报表设计器是一个布局设计容器，可以将各种图表控件拖拽进去，然后调整控件的大小和位置，做出一个美观实用的分析界面。举一个简单的栗子：做一个线性回归分析，主窗口用散点图，残差分析可用几个辅助小窗口从不同侧面展示。截图是Qlik Sense的报表设计器，我非常喜欢这款简洁

时间序列分析和预测，举几个栗子：用优衣K在天猫的连续n年的销售数据，对双12的销售量进行预测。用阿里妈妈的站内站外媒体投放的监测数据，预估宝J在双12广告投放的效果。这些问题中数据的共同特点是序列中的数据有很强的依赖关系，又表现一定的随机性。参考Holt-Winter模型：一个时间序列由三部分叠加组成：趋势部分，周期部分和随机部分。还是举个栗子：优衣K的周周销售数据有三个部分，年度的增长趋

人群画像人群画像是指产品消费者群体的性别、年龄、收入、城市、教育、家庭情况、生活态度，价值观念等特征。举个栗子：2011年公布的小米手机调查中显示：小米手机的消费者集中在18到35岁、男性、追逐功能、爱好科技、有一定的经济基础、白领或者学生、大学学历为主、分布在一二线城市。目标群体指数目标群体指数TGI表明目标群体在研究范围内总体的占比，代表研究主题倾向性的强弱

从宝洁大名鼎鼎的CMK消费者市场研究部说起。CMK负责分析、监测、预测消费者行为和市场变化。每年花费3.5亿美元在60个国家调研500万以上的消费者用来充实和更新行业中最全面的数据库。在中国有超过100人的专研市场调研队伍。然而强大的CMK也没有遏制宝洁最近几年的业务大幅下滑。于是他们开始从基于用户的问卷和结构化的数据的传统的消费者研究方法，积极转向实践基于非结构或者大数据观察消费者的行为的内容。

不再是商业智能BI的Congons和水晶报表用图表透视数据，不再是Flash交互增强的MSTR用图表体验数据，今天的Tableau和Qlik可视化分析技术是用可视化解读和操作数据。Qlik是一个架构灵活，高度开放的系统，下面通过三个功能点，介绍Qlik深度定制的技巧。定制Qlik的数据导出在Qlik中右键点击工作表Sheet中的图表控件，弹出菜单中有“导出数