股权价值分析及债务履约能力评级-中正I项目数据分析

广东中正项目数据分析师事务所有限公司

【项目运营整体评估及企业可持续发展综合论证数据分析-中正I项目数据分析】

搭建数据信息匹配模型
筛选出可以进行**级排序的指标项，分配权重系数。
当业务经过一段时间的沉淀，很多人为敲定的规则能够通过机器的方式进行判断，这时候就能够去沉淀业务规则，

从经验决策转变为数据决策。
信息的匹配模型，可以划分为三个阶段：输入层、处理层、输出层，在处理层就会关联到原有的产品逻辑和流程规则。

这个过程和神经网络算法实际上有点儿类似，得有人告诉我这项业务的判断依据，也就是做决策时需要观测的数据指标项，

分别由哪些类目构成，然后在有多重因素的情况下人为判断是怎么做的选择，决策之后的结果交付的下游方是谁。
权重系数，是对多重因素的一个**级排序，譬如我要给用户推荐一款商品，我会**考虑他的性别、年龄层以及对应的收入，

这就定下了一个基调，他能够接受的品牌和价格范围；然后再考虑他的一些日常习惯，在可选的产品里面哪一款更贴近于他的喜好；

再之后便是他的偏好，颜色、质量、运输时效等等。






五、形成数据闭环
数据应用的结果需要进行跟进，反哺规则、算法、模型上的迭代。


在实际的业务过程里面永远不存在一次性分析，毕竟市场在变、环境在变、生活方式在变、人的行为习惯喜好也都在变化的过程里面，用户和产品都在成长，所以这时候可以引入一个叫做生命周期的词语来进行区别。


对于产品而言，它有产品全生命周期，包括线索、商机、需求、需求开发、产品实现、市场推广、市场占有饱和、用户衰减、产品迭代、用户维护等等一系列的过程；


对于用户而言，它的生命周期实际上是成timeline形式，接触平台、成为新手玩家、了解规则成为朋友、恋爱期的粘性用户、蜜月期的忠诚、逐渐冷淡之后的消沉、分手之后的死亡；


对于商品而言，在设计师的各种脑暴和灵魂创造之后，可以概括为设计、生产、上市、热卖、退市、处理几个阶段。


对于数据分析而言，实际上我们需要了解不同视角下每一个阶段的衍变过程，这样才能进行针对性的数据探索，毕竟每一个阶段下的数据类目和关注的侧重点都会不一样。