工业数据分析技术与实战之营销服务——昆仑数据田春华培训听课记录
昆仑数据田春华老师在微信公众号的专栏培训：工业数据分析与实战。培训给出了一些实际的数据分析例子，包括“设备管理”、“运作优化”和“营销服务”三类；然后讲了数据分析的基本框架、方法和技术；最后给出了大数据时代，数据分析的认识误区和挑战。田老师发音不标准啊，好多词听好几遍，再关联上下文，连猜带蒙的才勉强能明白，不过有的也不一定对。记录以反复学习。
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接上篇：
工业数据分析技术与实战之运作优化
这节课讲的可能大家接触比较多，用户画像，互联网上有很多这样的案例，这里从另外一个方面进行解释。这是早年参与的一个电信用户画像的例子。我们现在都觉着互联网上的数据最全，但是早年是电信部门的数据最全，但是碍于隐私碍于法律，电信不会做这些事情。你想想，你的手机，信号是跟某个基站支持的，根据基站信息情况，就能知道你在方圆几公里内活动，甚至知道你什么时间去了哪些地方。这些通过手机数据是都能够拿到的。另外还可以通过手机通话情况知道你朋友圈的信息，这远比互联网上盲搜的准确性高多了。另外其实手机消费信息里还能拿到你所有的消费情况数据，只是法律不允许供应商读取使用这些数据，还包括你从手机上浏览订阅哪些方面的消息，浏览量等等。其实电信供应商什么都能知道。这个例子是根据电信数据看你经常去哪些地方，是朝九晚五的上班族，还是送快递的天天跑，还是花天酒地天天逛夜店的。这是国外客户做的工作，我们国内现在法律还是不允许做这些分析。从这里我们可以看出来，数据维度的全，远远要比数据量大重要的多，知道你真正物理上的连接是什么，这在互联网行业大家也都意识到了，近几年通过各种数据交换数据手段来补全。
第二个介绍一个车联网的例子。这个客户有一个增值服务，第一年是免费的，但是到第二年他发现客户的续约率很低，他就想做一个营销，想确定一下哪些客户会订购这个服务。营销这个大家都知道，是不是豪车的会更不在乎这点儿钱，会续约，或者经常用的会续约。过去营销部门也自己做了一个模型，一个打分模型，首先根据是什么车型，什么档次的，第二根据过去的使用量，使用量高等等。后来发现营销效果并不好。他们就找到我们问有没有什么好的手段。我们就拿了他们一年的订阅数据简单做了一下。最早我们也单对车的价格做了分析，发现也是显著的，但是我们发现最显著的是时序行为，也就是对这个服务的使用行为，我们对使用行为进行了分类，是逐年上升，还是三分钟热度，买了新车用一阵，然后不用了，后来看快过期了，又用，这种V型的一种人群；还有一种是C字型的，一开始不太会用，或觉得没什么用，后来发现还挺好用的，再后来也没有想象的那么有用，就慢慢把它忘了。还有更复杂的。我们做了半天，发现V型的人绝对不要碰，他们就是占小便宜的，即使开豪车，营销对他们来说也没有任何价值。再就是看空间模型，看他们经常去哪些地方，是去CBD，还是哪里。所以说光看车的价格不能真正的反应出用户的消费习惯，反而看他们的使用行为更有效。
再一个例子是票房预测，现在因为疫情，票房都停了。正常情况下，一部电影上线时间也就一个月，好一点儿的再延长半月。所以一般首周的票房非常重要，首周的票房一般是整个票房的三分之一左右。所以在没上映的时候最关心的就是票房预测，这就会决定它排片的时候，到底排什么档期，什么厅，什么时间段。这些东西为什么重要呢？其实院线里面养着一批排片员，院线总部有排片指导，各个影院有自己的排片员。他们自己估票房估计的还不错，精度在50%左右，比如他说1个亿，不会超过5千万到1.5个亿，这样浮动还是挺大的，但是基本面的这些专业性都能抓住。总部的排片指导，他会天天看报纸，提前看影片，看各种评论，他对总票房的把握还是比较准的。但是各个院线的排片员的水平参差不齐，排片指导只是下一个大的指导意见，那么具体到这个影院，他的票房是多少，这特别依赖于排片员的经验。那他们就想问，能不能通过大数据，来预测头周票房，特别是前三天的票房。这个东西做呢，当时google发了一篇论文，通过google search，能够在北美票房预测中达到80%多的精度。那他们就也想，我们有百度，我们能不能根据百度的搜索数据预测票房。如果能预测准就太好了，百度搜索就能做，通过百度的搜索量，搜索热度，能反应电影的关注度。那我反过来问，抛开数据分析，抛开技术，你认为一个票房情况是由哪些因素造成的。那不外乎几个，影片的吸引度怎么样，观众的兴趣度是什么样的，再就是院线的环境是怎样的，不同院线的播放水平，院线周围居住人群都不同，再就是大的市场环境，比如疫情，春节档，国产电影节，甚至一些政治事件，都会影响到票房。我们先抛开数据分析，先梳理一下，看这个影片的吸引度，包括题材的吸引度，比如影片的类型，是喜剧还是悲剧，是小说改编的还是电视剧改编。话说回来，电视剧改编的票房一般都不好，小说改编的还可以。包括影片质量，影片质量怎么反应，一方面看导演，第二看演员，第三看投资，是不是大牌导演、演员，获过什么奖，奖项很重要；包括演员在社交媒体的吸引度怎么样，当时说为什么用社交媒体去做，就是因为这个演员怎么样，在社交媒体上是有所反应的，包括演员搭配怎样，比如刘德华和郑秀文，通常就比较搭，他们的票房就比较好。然后我们当时随便挖了一下，梁家辉和姓陈的导演，没有一个票房好的，大家开玩笑说这是命，其实就是一个巧合。这些东西，把他梳理出来，回头我们再看，都能够在社交媒体反应出来。那我们光看社交媒体，能做啥，我把导演演员的匹配度，把关注度，比如百度搜索，大众点评，官网点击量等都弄下来，加工出来，都试。我们期望是越简单越好，但是都没有想象的那么好。我们当年做的时候，王家卫的片子，因为他的影片都是文艺片，过去的票房都不是很好，那我们分析出来的模型也是一样，这个蓝色就是预估票房，都偏低，因为他的历史票房就是差，然后演员也带不起来，题材也带不起来，数据分析的时候更是这样，又不会去看片子怎么样，只能从历史数据情况来，但是一旦上映一天两天滚动预测的时候，很快就能跟上。但是其实也能看出，我们用数据分析的方法，使用历史预测未来，但是一旦历史预测不到未来，那预测值就会有很大偏差，这种情况下反而是人比较擅长，他们的发行看过影片后，都知道这个是个好电影，肯定要火，虽然王家卫过去的影片票房都不太好。这就是专家的一个分析，整理出来就可以看到，为了做这个分析，我需要票房数据，需要影院数据，需要影片数据，这些数据我需要从豆瓣去爬，需要去艺恩去拿，有的需要去百度，有的需要去官网等等，当然这些最后都是要做减法的，先用最少的数据去试一试精度行不行， 然后一点点的加，我们不会一下子都加进去。这里面我们能看到，有好多东西，比国外做的复杂很多，比如成都人喜欢恐怖片，上海人喜欢小资片，粤语片肯定在广东地区，哈尔滨就是抗战片，或者史泰龙的硬汉类型的片子。不同地区不一样，都可以通过数据挖出来。但是回到第一个问题，当时Google在北美只用一个搜索量就做了那么好的结果，为什么到了我们用了这么多数据还做的效果才好那么一点点？原因很简单，北美票房市场是一个非常稳定的市场，说白了你把去年数据复制一份放到今年，考虑一下档期，考虑一下导演演员的影响力，再乘以个经济增长量，基本上就是今年的票房了，用不用搜索量都是一样的。他讲是用的搜索，其实如果不用搜索，直接复制，都能达到70% 的精度，当然加上搜索量，能做到80%多，这样更好。但是国内市场不一样，好多院线都是成长期的，今年和去年不一样，整个的文艺产业也在一个发展的时机，这样如果通过搜索量去预测，可能会差很多。当然也有早年我们做的时候的一些不规范的现象，比如篡改搜索数据，买一些数据，包括票房的数据也有一些水分等等，这些都有，就造成我们在预测的时候不能简单的处理。
这几节课讲的三种类型设备管理、运作优化和营销服务各讲了三个例子，从这些例子可以看出，在实际做的过程中间，有好多问题看起来比较简单，做预测、做异常诊断，做分类，但是并不是把数据拿过来跑跑几个星期就能做出来的。实际的难点在每个里面都有各种异常情况，要不是样本问题，要不就是好多情况没有反应在数据之中，所以做的时候要特别的谨慎，因为我们数据分析师是解决一个实际问题，而不是像发一篇论文，研究一个算法，不对实际结果负责的时候，我们必须考虑现场的运营条件，运营体系，运行流程是什么样子，谁来用，用多久，做到60%是什么样子，做到90%对我意味着什么？包括我对数据的依赖度是什么样的，因为我对数据的获取是有成本的，要么通过数据交换，要么通过买数据，要不还得花成本去采集数据，而且这些数据还有时效性，比如五年前的数据今年还能不能用，这都是我们要反复反复思考的。这些东西，在我们数据分析教科书里都不会讲的，数据分析教科书都是假设数据是清洁的，假设数据是能反应实际情况的。但是实际情况下，很多东西并没有在数据中真实的反应，数据可能存在一些虚假的东西，那这时候就是我们数据分析师的责任，来分辨清楚。从这九个案例来看，其实在数据分析中间，算法是一块儿，问题是一块儿，整个的落地是第三块儿。就像我们刚开头讲的，OT、DT和IT，这三块儿都要考虑，这才是一个完整的数据分析项目。这种项目大家也可以看出，不可能存在一个交钥匙工程
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