数据分析案例介绍

常用的数据分析方法有描述统计、深度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。本文将结合实际案例，为大家一一讲解这些数据分析的方法。下面就有小编为您带来数据分析案例介绍的相关介绍。

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一、常用的数据分析方法

1、描述性统计分析

   绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的形式汇总的统计分析方法称为描述性统计。

   描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。这也是我们在日常生活最常用的一种数据分析方法，因此这里就不再用案例展开讲解了。

2、信度分析

   信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。企业在招聘员工时会有一套性格测试题，这里面就用到了信度分析。

   企业会在性格测试题里面放入两道及以上相同或相似的问题，这两道题问的内容一样，但是具体表达描述不一样，通过计算求职人员是否在答题时选择结果一致的答案来分析该求职人员的可靠性。

   下面举个常见的案例，比如：华为在考察应聘人员的自主创新能力时，以下相同意思的说法会出现在多个不同的题目中供你选择：我喜欢创新；做事时我喜欢有新方法，新点子；我能想出很多主意；我喜欢提出很多主意。如果你每次选的都不相同，那么这份性格测试的可信度就会比较低，系统可能会判定你是一个不诚实的人，导致你通不过华为的性格测试。

3、相关分析

   相关分析是研究现象之间是否存在依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

   例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间是否存在依存关系，都是相关分析研究的问题。相关分析的方法很多，可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。比如有个案例是根据每日广告曝光量和费用成本的数据，来找出广告曝光量和费用成本之间存在依存关系，并形成模型，以便于后续做出正确的广告投放策略。

数据分析案例

4、回归分析

   回归分析研究的是两组或两组以上变量之间定量关系的分析方法，在进行回归分析之前需要确定变量的数量，同时也要确定自变量和因变量。比较常见的回归分析有线性回归。回归分析是相关分析的深入和继续。

   对所研究现象只作相关分析，仅说明现象之间具有密切的相关关系是不够的，统计上研究现象之间具有相关关系的目的，就是要通过回归分析，将具有依存关系的变量间的不确定的数量关系加以确定，然后由已知自变量值推算未知因变量的值，只有这样，相关分析才具有实际意义。

5、聚类分析

   聚类分析是指样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。通常，我们遇到的很多数据都没有很明确或具体的分类标签，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。

   聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。需要注意的是聚类分析是一种缺乏分类标签的分类方法，当我们对数据进行聚类并得到簇后，一般会单独对每个类进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

 二、数据分析案例

1、数据分析案例之迪基烧烤公司

   迪基烧烤坑是美国最成功的连锁餐厅之一，他们于1941年开始业务，如今在美国的食物链中包括500多家餐厅。

   为了能更好的管理并经营，他们正在使用一个名为“烟囱”的软件，该软件从忠诚度计划、促销活动、在线和离线调查等收集用户数据，并向他们提供客户的实时反馈，这有助于他们改善销售和业务策略。

   迪基烧烤坑的首席执行官劳拉·迪卡表示，烟囱工具帮助他们更好地应对美国的其他食品行业也就是他们的竞争对手们。Smoke Stack工具可以每20分钟分析一次用户数据并根据从中提取的见解做出决策，这有助于行业更好地计划和实施各种业务及其他策略。

例如，如果Smoke Stack对客户数据进行了数据分析，并向他们指示了特定区域内鸡肋的销售下降，并且需求与生产不匹配，则他们开始向该区域的客户发送邀请，对客户数据的总体和定期分析帮助他们领先于竞争对手。

2、数据分析案例之LinkedIn

   LinkedIn是连接全球专业人士的最成功的社交媒体平台之一，不仅如此，它还使用客户数据来提供更好的服务和定制的用户体验。

   LinkedIn商店包含了很多细节，如他们的大量用户数据中的联系人信息，既往病史、兴趣、活动在不同的社交、网络站点等，使得他们的数据仓库意识到相应的趋势和模式，而使用从用户数据中获得的见解，LinkedIn将单个用户与他们的朋友和与他们感兴趣的领域相关的人联系起来。

   同时，它还可以帮助他们做出有关业务的决策，根据不同的趋势，LinkedIn提供了各种可能符合用户兴趣的文章和其他服务。

   LinkedIn还使用户能够通过定位来向合适的人推广他们的业务，同样，在使用客户的数据时，LinkedIn会确保数据的安全性，并且不会从他们的网站上进行数据报废。

3、数据分析案例之Uber

   Uber是发展最快的公司之一，其业务遍及66个国家/地区的449个城市。Uber拥有数百万用户和大约10亿次Uber游乐设施，完全统治了该市场。

   这个令人欣羡的成功故事背后的关键是使用大数据和数据分析来获取意见并做出一些能改变规则的明智的业务决策。

   数据分析帮助Uber解决了定价政策、假用户账户、假乘车、排名等问题，Uber通过使用Hadoop和Spark之类的技术来收集Uber每次骑行的数据。Uber的数据分析师使用这些数据来了解客户的喜好，从而有效地解决他们的问题。

   Uber的数据分析团队出于各种目的对数据进行了详细的分析，例如预测乘车需求，确定票价，确定交通服务薄弱的城市等。为了最大程度地提高利润和乘车次数，Uber采取了激增定价的方法。借助实时数据分析，它们总是在人们可能迟到时提供乘车服务，但它们的收费是通常票价的两倍或三倍左右，这就是通过使用激增定价算法来完成的。

   他们现在正朝着使用机器学习算法实施价格激增来预测需求量更高的领域迈进，这将帮助他们吸收越来越多的司机。当然，在Uber，还有许多其他的用例表明了数据分析的重要性。

   数据分析在各个行业中的应用通过一些具体的案例来展示，让我们对数据分析行业的发展前景更加有信心。   以上就是小编为您介绍的数据分析案例介绍，希望对您有所帮助。