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。
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