
数据分析与模型构建思路初探_数据分析师考试
1. 客户关注点:
客户关注点主要是目标,而目标分两类:一类是得到什么东西(正向),一类是解决什么问题(负向)。我们满足两大类目标的表现形式可以分为四种:展示(描述性),规则,预测和聚类,其中规则和预测理论上相似。
2. 一般预测模型:
根据我们这个案例,顾客的目标(Y)就是预测影片的质量达到一线卫视,二线卫视和三线卫视的哪个水平,影响和决定这个目标(Y)的指标主要有剧本(X1),团队(X2)和出品方(X3),而这三个因素X1,X2,X3是根据专家访谈和理论研究这两个方法。Y=a1X1+a2X2+a3X3+ξ,其中ξ为误差值,包括系统误差和随机误差。
各指标体系可以进一步细分为二级指标、三级指标,如X1指标包含子指标名称X11,类型X12,来源X13,作者X14,摘要X15等,团队X2指标包含子指标导演X21,男主演一X22,女主演一X23,编剧X24,制片人X25等,出品方X3指标包含子指标档期X31,预算X32,发行量X33等指标。
指标之间并不是相互独立分开的,例如男主演一X22属于适合动作类型X12的剧本,和他与导演X21合作频繁等。
所以目标方程Y=a1X1+a2X2+a3X3+b1X11X21+b2X11X22+b3X11X23+....+ξ
,其中X11X21代表是剧本名称和导演之间内在存在的关系(协方差)。
变量的测量:第一种,定量数据。年龄、性别;第二种,替代测量。导演的地位,用他的粉丝量来替代;第三种,综合评判。Xa=aX1+bX2+cX3+ξ
权重的设定:第一种,定性方法:层次分析法;专家打分法;第二种,定量方法:人工神经网络……。两种方法结合使用。
3. 模型的使用
我们初步的目标是设计一个模型,这个模型可以实现三种功能,第一种是,使用者根据自己设定的剧本(包含一些必须填的子指标,如类型),团队,和出品方输入到系统内,计算机根据指标间的内在关系通过分析,得出一个综合的分数,建议和意见。第二种,根据顾客所设定的剧本,系统根据指标相关的内部关系,通过分析,向顾客推荐适合的团队,并通过数据向客户分析理由。第三种,根据顾客所设定的团队,系统根据指标间相关的内部关系,通过分析,向顾客提供剧本信息,并通过数据向客户分析理由。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10