Python 商务统计学 lesson 01
I T WITH BUSINESS
总结：这好像大数据啊。统计数据的目的就是收集信息，然后利用所收集的信息做预测和做出最好的决定，这里面提到了在做决定之前最好准备几个备选方案，以免做决定后出现问题没办法，在出现问题后，对备选方案进行筛选，选出最好的那一个备选方案，在来看问题是否存在，如果还在就得继续这样的循环。
统计并不能代替人做决定，所以有时候人要根据情况调整
前面简单介绍了一些term和例子，抽样调查和集体调查
DCOVA框架，DDDM.
商务统计学，数字统计学
IT 早已覆盖商务运用数据统计，目的是：
- 减少数学的使用量
- 注重于提高商务问题的办法和做决定的管理
商务统计学注重使用软件，并且为了商业决定的制定和估值
数学统计注重于估值
数据定义
- data：与变量相关联的单个值的集合，说白了就是变量吧
- variable：变量
- characteristic：特性
数据的形式：
numerical 数字化，比如：票价，百分比
non-numerical： 非数字化，比如：购买方法，座位号
未加工形式（unsummarised data），例子：单一票售卖
加工形式（summarised data）比如：周票销售总额
测量：把变量的值 赋值 给数据
定量的：对变量值的可能测量，变量值是代表变量的数字
定性的：可能的测量分为几类
人口与样品
population，我们希望用所有因素得出结论
例子：人口，物品和事件
finite-population：受限制的人口
infinite-population：不限的人口
census：人口普查
sample：取一小部分人
population measure ------parameter 参数
sample measure -------- statistic
例子：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VaG5BSSW-1617617372637)(C:\Users\唯唯\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210402213329930.png)]
商务统计学
统计学：对于做决定的人来说，他是一个把数据转换为有用信息的方法
商务统计学：着重于应用这些方法的结果
商务统计学有助于：
总结和显现商务数据
有助于数据的总结
做出有效的预测
提高商务过程
商业上的成功主要是取决于收集资料来做出商业决定，并不是用统计数据代替决定
许多人误用商务统计学的方法，误以为是代换
最好跟随DCOVA框架来最小化错误
DCOVA 框架
- 定义你要研究的解决问题的数据
- 从合适的来源收集数据
- 通过研发表格来组织收集的数据
- 通过研发表格来使数据更明确
- 分析收集的数据来得到结果并且给出结论
1，2必须先做好
商务分析
统计数据的办法：分析和探索以前不清楚的，被忽视的数据
信息系统：收集和加工数据
管理学科学：开发支持所有管理级别的优化模型
描述统计学和推论统计学
descriptive statistic: 最初帮助总结和呈现数据的方法，比如数班上的学生数量
inferential statistical： 使用收集到的数据从小群体推断出大群体里的结论
统计学的准确性
- 可能会产生错误或者无效的结果，比如DCOVA运用不当
- 必须测试数据是否符合某些属性，在统计学里叫做假设
- 如果假设被推翻，那么数据分析就无效了，那么需要这种假设成立的方法就不该被使用了。
逻辑因果关系
logical causality： 看似合理的一件事直接导致另一件事，晴天穿黑鞋，雨天穿棕鞋
然而什么颜色的鞋子无法导致天气，这就是一个缺乏逻辑因果关系的例子
相关联研究
correlation study：简单的观察两个自然的变量
有两个目的：
- 确定这两个变量是否有任何关系
- 描述这个关系
做决定：
做决定可以被视为是心理过程
这个过程的结果是在几个备选方案中选择一个行动方案
每一个做决定的过程都会产生一个最终的结果
8 个步骤：
- 问题识别
- 决定条件识别
- 为标准分配孰轻孰重
- 研究备选方案
- 分析备选方案
- 选择备选方案
- 实施最好的备选方案
- 决策效能评估
问题识别：与预想的状态出现差异，通过将目前的结果与某些标准比较就会发现差异
确保这是一个问题而不是一个症状，管理员（经理）不太可能把差异定义为是问题
决定条件识别：这对于解决问题很重要，比如：会遭受费用，可能遇到风险，期望的结果
分配条件的权重： 对条件的重要性进行正确的评估，每个条件都有优点和缺点
研发备选方案： 有个备选方案是明智的，同样可以解决问题
分析备选方案： 鉴定备选方案的优点和缺点。基于解决问题的能力来做评估
选择备选方案： 选择最好的，也可以选上一步里评分最高的
实施备选方案：实践
**备选方案效能评估：**评估备选方案所带来的效果，观察问题是否被解决，如果没有，就要重新来过
DDDM（data-drive decision making）：
有效和明智的决定是基于对数据和信息的分析，也可以减少人类才范的错误
使用有限和相关的数据有助于把问题放在正确的背景下，才能选择最好的解决方法
允许识别风险与机会
DDDM的好处
使管理人员把注意力放在决策问题上：
- 环境的变化，比如政府和科技
- 风险需要被评估
- 多样的优先级，比如测量，运行，资源
- 要求的改变
- 竞争者
- 新的加入者，合作者
- 新能力的要求
数据分析 data analysis：
应用统计学的过程，或者其他科技用于检查，描述，转换，浓缩的分析
同样可以发现有用的信息， 给出结论并且支持做决定。
数据分析结果
可以知道在数据分析下，组织，系统，过程是否正在进步
也能知道引起变化的因素是什么
各种因素直接的联系和相关性
确定分析
分析数据同时也包括测试数据，以揭示关系，模式，趋势的方式。
统计技术可以揭示变量之间的这种关系，可以比较不同群体的数据
这些技术可以告诉你你对答案的信任程度
数据收集过程
需要一种可靠的数据收集办法：
客观的，有逻辑的，计划好的办法
数据的来源
许多数据来源于日常生活，但对于重要的决定来说往往不够
团体需要更多的来自其他来源的信息，通过额外的研究和观察
需要去识别感兴趣的对象
收集办法
调查，审查，检查，报告，实时数据更新
审计和检查需要问题清单，每个问题都有，好，满意，还可以，不好，不满意，太差这几个选项
评分，0-100
实时数据更新例子：脸书，ins，twitter，BBC
表单设计原则
只要求被需要的数据创造出信息
着眼大局
统计的好处：有证据，制造联系，确保产品质量
帮助公司对市场有一个正确的看法
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审计和检查需要问题清单，每个问题都有，好，满意，还可以，不好，不满意，太差这几个选项
评分，0-100
实时数据更新例子：脸书，ins，twitter，BBC
表单设计原则
只要求被需要的数据创造出信息
着眼大局
统计的好处：有证据，制造联系，确保产品质量
帮助公司对市场有一个正确的看法
顾客统计分析，购买模式，季节性购买
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