为什么做数据分析如此重要

为何做统计数据挖掘这般关键

统计数据挖掘是指利用最合适的辅助工具在语言学的理论支撑力下，对统计数据进行一定程度的后处理，然后综合具体销售业务预测统计数据，协助相关销售组织机构监视、功能定位、预测、补救，从而协助民营企业高效率重大决策，助推经营，促进发展。在现今信息技术和网络化的时代，统计数据挖掘已经成为各个领域必不可少的专业技能和辅助工具，它能协助他们更快地认知消费市场、顾客、消费市场竞争、风险、机会和技术创新。责任编辑将从以下几个方面如是说统计数据挖掘的关键性：

为何要预测统计数据

首先，让他们看看一些真实世界的统计数据，这些统计数据源自不同的行业和领域，它反映了各别的销售业务情况和发展态势。

B2C民营企业

B2C民营企业是两个众所周知的统计数据驱动力型民营企业，它透过搜集和预测使用者、商品、订货、仓储等各式各样统计数据，来强化产品开发、提高使用者新体验、减少营业额和利润率。下表是两个B2C民营企业的GMV（成交金额）统计数据：

从表中能窥见，那个B2C民营企业的GMV总值呈现急遽快速增长的态势，但快速增幅却在急遽上升，与此同时新使用者数也在急遽减少。这表明那个B2C民营企业遭遇着消费市场饱和状态、消费市场竞争惨烈、使用者外流等难题，须要透过统计数据挖掘来找寻原因和未雨绸缪。

电视广告网络营销销售业务

电视广告网络营销销售业务是两个倚赖统计数据挖掘来提高效率用和收益的销售业务，它透过搜集和预测电视网络广告、点选、转化成等各式各样统计数据，来强化电视广告思路、提高电视广告效用、减少电视广告收入。下表是两个电视广告网络营销销售业务的电视广告效用统计数据：

从表中能窥见，那个电视广告网络营销销售业务的电视广告网络流量呈现急遽快速增长的态势，但电视广告转化成率却在急遽上升，与此同时转化成成交金额也没有呈现明显的快速增长。这表明那个电视广告网络营销销售业务遭遇着电视广告产品质量、目标顾客、竞拍、效用评估结果等难题，须要透过统计数据挖掘来找寻强化点和改良计划。

使用者销售业务

，它透过搜集和预测使用者注册、登录、浏览、购买等各式各样统计数据，来强化使用者运营、提高使用者忠诚度、减少使用者价值。下表是两个使用者销售业务的使用者活跃统计数据：

从表中能窥见，那个使用者销售业务的新增使用者和活跃使用者呈现一定的波。

预测统计数据的目的

透过上面的例子，他们能看到，统计数据挖掘能协助他们更深入全面地认知难题，从统计数据中找到发展态势和规律，而这些规律能够协助他们更快地诊断并补救。具体而言，透过统计数据挖掘，他们能实现以下几个目的：

透过统计数据挖掘来识别机会

统计数据挖掘能协助他们了解消费市场态势和消费市场竞争情况，发掘新的机会，提高销售业务重大决策的准确性。具体来说，他们能透过以下几个方面来利用统计数据挖掘来识别机会：

预测态势与需求

透过搜集并预测的消费市场需求，并根据需求设计和推出相应的产品或服务。

发现顾客痛点

透过统计数据挖掘等技术，他们能预测顾客行为统计数据，发现顾客的痛点和需求，为顾客提供更快的产品和服务。例如，透过预测顾客在使用产品或服务过程中的反馈、评价、投诉等统计数据，他们能发现顾客在哪些方面不满意或者有困难，并根据这些信息改良产品或服务的功能、产品质量、新体验等方面。

消费市场竞争预测

透过预测消费市场竞争对手的优势和不足，他们能对比自身的产品和服务，发掘机会优势，提出思路和改良计划。例如，透过预测消费市场竞争对手的消费市场占有率、使用者口碑、产品特点、价格思路等统计数据，他们能发现自己在哪些方面有优势或劣势，并根据这些信息制定差异化的网络营销思路或产品技术创新计划。

制定预算和投资计划

透过统计数据挖掘预测消费市场和公司的未来发展态势，他们能规划公司的预算和投资计划，强化投资，提高收益率。例如，透过预测历史统计数据和外部因素，他们能预测未来的营业额、成本、利润率等指标，并根据这些指标制定合理的预算和投资计划，如何分配资源、如何控制风险、如何扩大消费市场等。

监测销售业务表现

透过搜集民营企业的统计数据，他们能进行统计数据挖掘，发现潜在难题，找寻销售业务改良的机会，提高业绩。例如，透过预测销售统计数据、库存统计数据、财务统计数据等，他们能监测销售业务的运行情况，如何提高营业额、降低库存成本、减少利润率率等，并及时调整销售业务思路和流程。

透过统计数据挖掘来规避风险

统计数据挖掘也能协助他们识别和管理各式各样风险，如民营企业风险、金融风险、工业生产风险、生态环境风险等。具体来说，他们能透过以下几个方面来利用统计数据挖掘来规避风险：

风险评估结果的统计数据挖掘

风险评估结果是指对可能发生的不利事件及其后果进行系统的识别、预测和评价的过程。透过统计数据挖掘，他们能实现以下几个步骤：

原始统计数据的搜集：搜集与风险相关的各式各样统计数据，如历史统计数据、实时统计数据、专家意见等。

统计数据挖掘方法的应用：根据不同类型的风险，选择最合适的统计数据挖掘方法，如概率统计、回归预测、模拟仿真等。

风险评估结果结果预测：根据统计数据挖掘得到的结果，对风险进行量化或定性的描述，如风险大小、频率、影响程度等，并对结果进行可靠性和敏感性预测。

风险控制的统计数据挖掘

风险控制是指为了减少或消除风险带来的损失而采取的各式各样措施。透过统计数据挖掘，他们能实现以下几个步骤：

统计数据监视方法的应用：根据不同类型的风险，选择最合适的统计数据监视方法，如阈值法、控制图法、异常检测法等。

风险控制的统计数据挖掘方法：根据统计数据监视得到的结果，对风险进行实时或定期的检测和识别，并采用相应的统计数据挖掘方法，如因果预测、故障树预测、危险预测等，来找寻风险的根源和影响因素，并提出风险控制的措施和建议。

风险应急的统计数据挖掘

风险应急是指在风险发生后，为了尽快恢复正常状态而采取的各式各样应对措施。透过统计数据挖掘，他们能实现以下几个步骤：

统计数据搜集的方式：在风险发生后，及时搜集与风险相关的各式各样统计数据，如现场统计数据、监测统计数据、报告统计数据等。

紧急统计数据挖掘：根据风险的紧迫性和关键性，选择合适的统计数据挖掘方法，如快速评估结果法、多准则重大决策法、优先级排序法等。

风险应急措施的制定和实施：根据统计数据挖掘得到的结果，制定并实施相应的风险应急措施，如救援计划、资源调配、信息发布等，并对措施的效用进行评估结果和反馈。

透过统计数据挖掘来进行难题诊断

除了识别机会和规避风险，统计数据挖掘还能协助他们进行难题诊断，即找寻难题的原因和解决计划。透过统计数据挖掘，他们能实现以下几个步骤：

难题定义：明确难题的背景、范围、目标和标

难题分解：将难题分解为若干子难题，按照逻辑关系和关键性进行排序和组合。

难题预测：对每个子难题进行统计数据搜集和预测，使用最合适的统计数据挖掘方法，如描述性预测、关联性预测、因果性预测等，来发现难题的现状、影响因素、内在规律等。

难题解决：根据难题预测得到的结果，提出并评估结果可能的解决计划，并选择最优或最可行的计划进行实施，并对计划的效用进行监测和评价。

统计数据挖掘从识别难题开始

透过上面的如是说，他们能看到，统计数据挖掘是两个从识别难题到补救的过程，而识别难题是统计数据挖掘的第一步也是最关键的一步。如果没有明确和正确地识别难题，那么后续的统计数据搜集、预测和解决都可能偏离目标或失去意义。因此，在进行统计数据挖掘之前，他们须要做好以下几个准备工作：

找到利益相关者

利益相关者是指对难题或计划有直接或间接影响或利益的人或组织。在进行统计数据挖掘之前，他们须要找到并了解利益相关者的需求、期望、偏好、态度等，以便确定难题的关键性和紧迫性，以及计划的可行性和可接受性。例如，在进行B2C民营企业GMV快速增长乏力难题的统计数据挖掘之前，他们须要找到并了解B2C民营企业的高层管理者、消费市场部门、产品部门、运营部门等利益相关者的观点和建议。

聚焦

聚焦是指将难题限定在两个具体而清晰的范围和方向，避免难题过于宽泛或模糊。在进行统计数据挖掘之前，他们须要聚焦难题的背景、目标、条件、限制等，以便确定统计数据挖掘的范围和方法。例如，在进行电视广告网络营销销售业务电视广告转化成率低难题的统计数据挖掘之前，他们须要聚焦电视广告的类型、目标、渠道、时间段等，以便确定统计数据挖掘的对象和指标。

思考如何用统计数据讲故事

用统计数据讲故事是指利用统计数据和可视化等手段，将复杂的统计数据挖掘结果转化成为简洁明了的信息，以便向利益相关者传达难题的本质、影响和解决计划。在进行统计数据挖掘之前，他们须要思考如何用统计数据讲故事，即确定统计数据挖掘的主题、结构、内容和形式等，以便制作出有说服力和吸引力的统计数据报告或演示。例如，在进行使用者销售业务使用者留存不高难题的统计数据挖掘之前，他们须要思考如何用统计数据讲故事，即确定统计数据挖掘的目的、观点、证据和呈现方式等，以便制作出有力度和感染力的统计数据故事。

知道你想要什么

知道你想要什么是指明确统计数据挖掘的期望结果和输出物，以及如何评价统计数据挖掘的产品质量和效用。在进行统计数据挖掘之前，他们须要知道他们想要什么，即确定统计数据挖掘的标准、指标、方法和辅助工具等，以便进行有效和高效率的统计数据挖掘。例如，在进行电商民营企业GMV快速增长乏力难题的统计数据挖掘之前，他们须要知道他们想要什么，即确定统计数据挖掘的目标、假设、模型和技术等，以便进行科学和合理的统计数据挖掘。

回顾之前的发现

回顾之前的发现是指查阅并利用已有的相关统计数据或研究化率低难题的统计数据挖掘之前，他们须要回顾之前的发现，即确定已有的相关电视广告效用评估结果报告或行业研究报告的作者、主题、结论和建议等，以便进行有效和高效率的电视广告强化。

构建难题

构建难题是指将难题转化成为两个或多个能透过统计数据挖掘来回答或解决的具体难题。在进行统计数据挖掘之前，他们须要构建难题，即确定难题的类型、形式、层次和关系等，以便确定统计数据挖掘的方向和步骤。例如，在进行使用者销售业务使用者留存不高难题的统计数据挖掘之前，他们需要构建难题，即确定难题的描述性、解释性、预测性或规范性等，以及难题的开放性、封闭性、单一性或复合性等，以便确定统计数据挖掘的方法和技术。

案例预测

最后，让他们回到前面的三个例子，看看如何从统计数据中发现什么难题，并透过统计数据挖掘来补救。

B2C民营企业

从B2C民营企业的GMV统计数据中，他们能发现以下难题：

GMV快速增长乏力：GMV总值虽然急遽快速增长，但快速增幅却在急遽上升，表明B2C民营企业的消费市场份额和消费市场竞争力在上升。

新使用者数减少：

老使用者外流：由于新使用者数减少而GMV总值快速增长，表明老使用者的贡献度较高，但由于快速增幅上升，表明老使用者的消费频次或金额在上升，可能存在外流风险。

为了解决这些难题，他们能透过以下几个方面的统计数据挖掘来找寻原因和未雨绸缪：

消费市场预测：透过搜集并预测行业统计数据、消费市场竞争对手统计数据、宏观经济统计数据等，来了解消费市场的规模、结构、态势、机会和威胁等，从而制定合理的消费市场目标和思路。

使用者预测：透过搜集并预测使用者统计数据、行为统计数据、反馈统计数据等，来了解使用者的特征、需求、偏好、满意度和忠诚度等，从而制定合理的使用者运营和网络营销思路。

商品预测：透过搜集并预测商品统计数据、销售统计数据、评价统计数据等，来了解商品的特点、产品质量、价格、消费市场竞争力和口碑等，从而制定合理的商品开发和强化思路。

电视广告网络营销销售业务

从电视广告网络营销销售业务的电视广告效用统计数据中，他们能发现以下难题：

电视广告转化成率低：电视广告转化成率急遽上升，表明电视广告的吸引力和说服力在上升，可能与电视广告的内容、形式、目标、渠道等有关。

转化成成交金额不高：转化成成交金额虽然急遽快速增长，但快速增长幅度不大，表明电视广告的转化成产品质量不高，可能与电视广告的匹配度、功能定位度、引导度等有关。

为了解决这些难题，他们能透过以下几个方面的统计数据挖掘来找寻强化点和改良计划：

电视广告思路预测：透过搜集并预测电视网络广告统计数据、点选统计数据、转化成统计数据等，来了解电视广告的投放效用和转化成效用，并根据不同类型、目标、渠道等进行细分和对比预测，从而找寻电视广告思路的优势和不足，并提出改良建议。

电视广告内容预测：透过搜集并预测电视广告内容统计数据、评价统计数据、反馈统计数据等，来了解电视广告内容的吸引力和说服力，并根据不同内容、形式、风格等进行细分和对比预测，从而找寻电视广告内容的优势和不足，并提出改良建议。

电视广告效用预测：透过搜集并预测电视广告效用统计数据、成交统计数据、收入统计数据等，来了解电视广告效用的产品质量和收益，并根据不同转化成率、成交金额、收入等进行细分和对比预测，从而找寻电视广告效用的优势和不足，并提出改良建议。

使用者销售业务

从使用者销售业务的使用者活跃统计数据中，他们能发现以下难题：

强化。

使用者留存不高：使用者的留存率比较低，表明使用者对产品的粘性不高，容易外流，可能与产品的功能、新体验、价值等有关。

为了解决这些难题，他们能透过以下几个方面的统计数据挖掘来找寻提高使用者新体验和价值的方法：

使用者画像预测：透过搜集并预测使用者统计数据、行为统计数据、属性统计数据等，来了解使用者的特征、需求、偏好、行为模式等，并根据不同特征、需求、偏好等进行细分和对比预测，从而找寻使用者画像的优势和不足，并提出改良建议。

使用者运营预测：透过搜集并预测使用者运营统计数据、活动统计数据、反馈统计数据等，来了解使用者运营的效用和影响，并根据不同活动、渠道、时间段等进行细分和对比预测，从而找寻使用者运营的优势和不足，并提出改良建议。

使用者价值预测：透过收集并预测使用者价值统计数据、消费统计数据、利润率统计数据等，来了解使用者价值的产品质量和收益，并根据不同消费频次、金额、类型等进行细分和对比预测，从而找寻使用者价值的优势和不足，并提出改良建议。

总结

责任编辑如是说了为何做统计数据挖掘这般关键，主要从以下几个方面进行了阐述：

为何要预测统计数据：透过三个例子展示了统计数据挖掘能协助他们更深入全面地认知难题，从统计数据中找到发展态势和规律。

预测统计数据的目的：透过三个目的如是说了统计数据挖掘能协助他们识别机会、规避风险、进行难题诊断。

统计数据挖掘从识别难题开始：透过五个准备工作如是说了如何在进行统计数据挖掘之前明确和正确地识别难题。

案例预测：透过三个例子展示了如何从统计数据中发现什么难题，并透过统计数据挖掘来解决问题。

希望责任编辑能够对想要了解统计数据挖掘的读者有所协助。如果你有任何疑问或建议，请随时联系我。谢谢！