数据分析方法，寻找规律的第一步，聚类分析法！第3辑
逻辑关系——寻找事物之间的因果规律
系列文章总览：
7.1相关性与相关系数分析
7.2事物之间的逻辑关系与科学规律
7.3果因关系与因果关系，看不见的事物发展逻辑
7.4事物发展规律的复杂性与科学抽象
7.5因果关系与回归分析
7.6逻辑回归
7.7关联与共生——现象与规律的探寻
数据分析的核心目的是掌握事物的发展规律。只有掌握了事物的发展规律，我们才能更好地掌控事物，让事物按照我们预期的方向去发展。我们从数据中掌握了事物发展的规律，就可以按照这个规律来创造未来，从而让事物按照我们预期的方向发生和发展。、
7.5 因果关系与回归分析
在了解了事物之间可能存在的逻辑关系之后，就可以采用量化的方法来评价这种逻辑关系的强弱。例如我们通过打广告来提升销售额，然后统计每个月的广告费和销售额之间的关系，如果相关性较高，则说明广告效果好；如果相关性较低，则说明广告效果不好。我们可以通过不同的方式来打广告，并监测每种广告方式的有效性，如果每次我们都是通过多种途径打广告，那么也可以采用一种方式来统计销售额和每种广告费用之间的关系。
例如我们通过电视和广播电台来打广告，然后统计了20个月的广告费用投入和销售额产出，得到如下表所示的数据。
如果我们构建一个数学模型，销售额产出Y是电视广告X1和广播广告X2的函数，则可以表示为：
Y=f（X1，X2）
如果用线性回归的模式来构建这个函数，则会变成：
Y=aX1+bX2+c
其中，
Y：销售额产出；
X1：电视广告投入费用；
X2：广播广告投入费用；
a：电视广告投入效果系数；
b：广播广告投入效果系数；
c：一个常数。
这样就构建了一个线性规划的数学模型，可以用Excel的回归分析来求解，为了尽可能了解求解过程中的内容，我们设定了更多的选项，如下图所示。
输出的结果如下图所示。
通过这个结果，我们可以得到广告费用和销售额之间的公式：
Y销售额=149.85+12.04X1，电视广告费+23.36X2，广播广告费
而截距149.85校验的p-value=0.35，说明这个截距变化很大，稳定性很差，校验不通过，是不可信的，但X1和X2的校验p-value都非常小，都小于0.05，则说明这两个系数是可信的。这是对数据比较简单的解读。当然具体的解读和说明需要统计学方面的知识。
X1和X2的系数分别是12.04和23.36，这意味着每投入1万元的电视广告费用可以带动销售额增长12.04万元；每投入1万元广播广告费用可以带动销售额增长23.36万元。从这两个系数可以判定广播广告效果比电视广告效果要好很多。
对广告效果的评价只能在某个范围内适用，并且广告效果会随着广告费用投入的增多而递减。
也可以用线性回归的方式来研究生产产值与需要的工人数量的关系，从而来评价或者预测不同生产产值下大概需要的工人数量，以便于人力资源部门在工人招募和调动时进行预测。
下面是7.4节中的案例，其中2010年采用的是旧的管理模式，而2011年采用了临时工的管理模式。
下面采用线性回归方法分别计算2010年和2011年的生产产值与工人数量之间的关系。我们构建的数学模型是：
Y产值=a+bX工人数量
得到的结果如下图所示。
从这两年的回归对比上可以看出，2011年的回归校验是通过的，无论是截距和工人数量的系数，其p-value都小于0.05，可以认定具有回归规律。但对于2010年的回归校验因为两者的相关性太差，导致校验不能通过。在2011年的管理模式下，我们得到的数学模型是：
Y产值=-1938+0.67X工人数量
在2011年的管理模式下，要预测不同订单量下的工人数量可以这样计算：
X工人数量=（Y产值+1938）÷0.67
从这个公式中我们可以看到，当产值为0时，工人数量为2891人。所以，产值规模越大，人员越集约，而当产值下降时，工厂的效率将大打折扣。
当然，此模型的适用条件是工人数量在4000～6000人，而在人数接近0的时候是否还成立，仍然需要验证和研究，这个结论只是理论上的推断，仅供参考。
全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著
该文转载已取得作者认可
版权说明：版权所有归明悦数据所有,如需转载请联系我们，我们将在第一时间处理，或请注明内容出处（《企业经营数据分析》赵兴峰著），非常感谢！【往期内容已在（明悦数据）公众号同步发布】
下期内容更实战！
数据分析方法，寻找规律的第一步，聚类分析法！第3辑相关推荐
- 数据分析方法，寻找规律的第一步，聚类分析法！第1辑
聚类--寻找规律的第一步 聚类的基本逻辑 聚类的因子和主成分 聚类的步骤 有序聚类与时间序列聚类 **什么是聚类?聚类与分类是一个道理.**分类就是把一个事物拆分成不同的部分,而聚类就是把分散的多个事 ...
- 谁说菜鸟不会数据分析---第5章数据分析5.1数据分析方法--5.1.9矩阵关联分析法，5.1.10高级数据分析法
- 常用的9种数据分析方法
一.公式拆解 所谓公式拆解法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素. 举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解 二.对比分析 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通用的方法 ...
- 《谷歌数据分析方法》脑图笔记
目录 壹.脑图笔记 贰.<谷歌数据分析方法>脑图文稿[^1] 一. 反思数据分析 二.选择数据分析工具的最佳策略 第一步:选择数据分析工具前要回答的3个关键问题 第二步:选择数据分析工具前 ...
- python pygame 游戏实践： 俄罗斯方块(Tetris Game)第一步
正在学习俄罗斯方块(Tetris Game)游戏, 主要参考Tetris with PyGame | Python Assets,不过有所修改,原作的class 太复杂, 不好理解, 试图用自己习惯的 ...
- 功能测试常用6种方法_16种常用的数据分析方法聚类分析
聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇.处于相同簇中的数据实例彼此相同,处于不同簇中的实例彼此不同. 聚类分析定义 聚 ...
- python数据分析第一步：读取以及查看数据
用python做数据分析第一步,通常会遇到需要将现成文件(数据库里导出来,或者其他情况下获得的各种文件)拿来处理分析的情况,下面来说下利用python的标准库pandas来读取以及查看数据的方法 1. ...
- PFC颗粒分析第一步：掌握离散元这些成样方法就够了！
附赠仿真学习包,包含结构.流体.电磁.热仿真等多学科视频教程,点击领取: 仿真秀粉丝专属礼包 导读:PFC是一个关于颗粒的方法,在进行分析的时候我们首先需要做的就是生成一个比较好的式样,这 ...
- 数据分析技术：结构方程模型；想要“追求”，了解是第一步
基础准备 上篇推送,我们正式开启了AMOS软件应用的介绍.看过上篇文章的朋友知道AMOS软件是用于处理结构方程模型的,文章也简要介绍了结构方程模型可以细分成测量模型和结构模型,以及AMOS软件分析结构 ...
最新文章
- ORB-SLAM2系统的实时点云地图构建
- 腾讯Bugly异常崩溃SDK接入
- Metasploit advanced命令使用技巧
- mpvue微信小程序http请求-fly.js
- PDFPlumber使用入门+python实现PDF中表格转化为Excel的方法
- 今天的方灵起床了的飞鸽传书2011
- java 预览office_java在线预览office
- java selenium click_按钮单击selenium java
- C#.NET 大型企业信息化系统集成快速开发平台 4.2 版本 - 员工离职管理
- 一个按钮控制暂停和开始java_《第一炉香》|一个女人的自甘堕落，从控制不住欲望开始...
- wifi 小米pro 驱动 黑苹果_【黑果小兵】小米Pro macOS High Sierra 10.13黑苹果安装教程...
- 云计算安全知识CCSK V4 知多少
- 生活中的算法的实际举例_算法在实际生活中的应用
- jest 客户端 实现 Sliced+Scroll并行查询
- 云台山茶旅集团各分子版块日新月（2月20日）
- Android 后台开发
- C语言数据结构【手抄版】第五章 树和二叉树【上篇】
- 文科生本科专业能学计算机吗,请问高中文科生到大学里学“软件技术”这个专业，上课能听懂，跟得上么？...
- Arch Linux KDE下 WPS 部分无法打开中文名的文件问题 - 无法找到“”。请检查文件名的拼写，并检查文件位置是否正确。
- 90后逝去的青春用代码致敬......