大家好，我是零一，今天開始繼續(xù)給大家?guī)?span>數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)系列教程。我的公眾微信號是：start_data，歡迎大家收聽。
上一篇中，我們提到波士頓矩陣，波士頓矩陣又稱為增長-份額矩陣，它的優(yōu)點是簡單便捷，而缺點也是恰恰是它的優(yōu)點，因為簡單便捷，使得這個模型的解釋度降低，它只是在市場營銷中使用到的一種方法，作為參考，還要結(jié)合其他的方法，絕不能用它來作為決策的唯一指導。
下面，我再具體介紹一下波士頓矩陣的幾種模型。
上一篇中我只是單獨用了9月份的數(shù)據(jù)，那么，假設，我用多個月的數(shù)據(jù)，就會形成一個趨勢。
下面是成功軌跡，也是比較理想的成長路線。在高增長下，市場占有率逐漸上升，最終落入金牛區(qū)。有這種軌跡的，那么恭喜你，發(fā)財了記得請零一吃飯！
（關(guān)于交點，可以選擇中點或者自己根據(jù)自己市場的情況來制定。不過一般選品，是擇優(yōu)，選擇中點即可）
（豎軸是增長率，橫軸是相對市場份額）
下面是現(xiàn)金支持趨勢，可能是較早切入市場，占領(lǐng)了較高的市場份額，但卻沒有足夠資金和營銷策略的支持，可能就會面臨失敗的危險，一旦有這種趨勢就要引起警惕。審視一下自己的產(chǎn)品定位有沒有偏差丶營銷節(jié)奏有沒有把控好等問題
下面是災難軌跡，兩條路線，一條是從明星——問題——瘦狗，另一條是從金?！莨贰＿@兩個軌跡就是一個產(chǎn)品，一個市場逐漸萎縮死亡的過程。這條路，說多了都是慚愧的淚?。?/p>
這個矩陣是根據(jù)最終的數(shù)據(jù)結(jié)果來分析的，那么我們不能脫離商業(yè)理解，如果增長降低了，市場份額也降低了，除了競爭加大之外，是否還有其他深層次的原因呢？
其實，我們更多的是要思考消費者是否認同我們的產(chǎn)品和服務？我們的產(chǎn)品是否能吸引消費者？站在買家的角度來思考市場變化。
說到市場，一般從兩個方面來細分市場，一個是基于需求的市場細分，一個是基于行為的市場細分。
基于需求的市場細分，主要是指消費者的需要丶欲望。思考得更多的是同樣的行業(yè)，我們要去滿足消費者的哪種心理需求。
基于行為的市場細分更多地關(guān)注于消費者可能會購買的某種行為，這句話，我說得挺拗口。其實很簡單，就是消費者會傾向于購買什么產(chǎn)品。比如，蘋果5s上市了，相應地買了蘋果5s的消費者，就可能會產(chǎn)生對蘋果5s配件的需求，需求就會轉(zhuǎn)化為購買力。
這兩種方法，沒有說哪一種更好，都可以去嘗試，在數(shù)據(jù)分析的角度講，是分析的方法和模型不同。撇開數(shù)據(jù)，那么這兩種方法就是一種思路。
基于需求的要站在買家的角度，心理需求來思考，從而細分市場，發(fā)現(xiàn)市場。
基于行為的則根據(jù)市場產(chǎn)品結(jié)構(gòu)丶消費行為來細分。
那問題來了，有朋友會想，之前零一教的不是沒用了嗎？
其實不會沒用，之前都是在看容量，看趨勢，是在看市場的全貌，而細分就像是在看市場的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。大家好弄清楚它們之間的關(guān)系。
下面繼續(xù)教大家做數(shù)據(jù)分析，這是初階的最后一篇了，要為后續(xù)的中階和高階打基礎(chǔ)，理論會稍微多一點，后面不會花篇幅來解釋這些。
我把數(shù)據(jù)分析大致分為三個階段，
初階是數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，就是簡單地展現(xiàn)出現(xiàn)有的一些數(shù)據(jù)，并做描述統(tǒng)計分析（最大值丶最小值丶平均值等）。
中階是數(shù)據(jù)分析，是將不同的數(shù)據(jù)進行交叉分析，運用回歸分析等統(tǒng)計分析方法。
高階是數(shù)據(jù)挖掘，是將數(shù)據(jù)做更深層次的分析，運用數(shù)據(jù)挖掘的模型或相關(guān)算法。
今天給大家介紹下描述性統(tǒng)計。描述性統(tǒng)計，就是在描述數(shù)據(jù)。
比如之前介紹給大家的，極差丶波動系數(shù)就是在描述數(shù)據(jù)的離散程度，所謂離散程度，大家看下圖，數(shù)據(jù)是離散的。
再看下面的圖，目測在（50，50）附近有很多個點，通過目測就看得出來下面這個數(shù)據(jù)的離散程度沒有上圖的高。這個現(xiàn)象用什么來描述，解釋呢？就是用我們之前說過的波動系數(shù)，就能把這兩張圖的波動程度給描述出來。
除了離散程度之外，一組數(shù)據(jù)基本的有：最小值，1/4位數(shù)，中位數(shù)，3/4位數(shù)，最大值，這就是所謂的五數(shù)總括。
最小值很簡單了，直接在excel里面敲入=min()，就能算最小值。有時候我們需要找出我們最低的銷量是多少件，最低的轉(zhuǎn)化率是多少？
最大值也是一樣的道理，在excel里面是=max()，就能算出最大值。
這個在第二篇有跟大家簡單介紹過的了，就不截圖了。
接著是1/4位數(shù)丶中位數(shù)和3/4位數(shù)。如果沒有接觸過統(tǒng)計學的朋友會比較暈，不知道這個是什么來的。這三個數(shù)將數(shù)據(jù)切成4個等分的小數(shù)據(jù)集。
大家看下面的數(shù)列
1，50，10，100，2
最小值是1，最大值是100，1/4位數(shù)是50，中位數(shù)是10，3/4位數(shù)是100。
下面我們再看個例子，假如是12個月的銷量數(shù)據(jù)
1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12
最小值是1，最大值是12，1/4位數(shù)是3.75，中位數(shù)是6.5，3/4位數(shù)是9.25
而我們用得最多的是均值6.5，這里剛好跟中位數(shù)一樣。
但是，我們再看下面另一組數(shù)據(jù)
1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，100
最小值是1，最大值是100，1/4位數(shù)是3.75，中位數(shù)是6.5，3/4位數(shù)是9.25
除了最大值不一樣，其他跟前面是一樣的。我們看下均值，這里的均值是13.83，跟前面的不同了，這個100這么大的值可能是活動的效果，那這個時候，如果我拿均值來作為指標衡量前面12個月的銷量，就只有最后一個數(shù)據(jù)達標。當數(shù)據(jù)整體平穩(wěn)，但前后有很大的異常值的時候，我們用均值來做指標參考就不靠譜了，這種情況更適合的是用中位數(shù)來作為指標。
用散點圖可以非常直觀地發(fā)現(xiàn)離散值。將我們上面的一組數(shù)據(jù)畫出散點圖，如下圖就會發(fā)現(xiàn)一個異常值。
在excel里面，用=QUARTILE()，就可以得到這5個數(shù)。
另一個指標，眾數(shù)。
大家看下面這個數(shù)列，假如是客服的業(yè)績
1，3，5，5，5，5，5，5，5，5，10，20
我們先算一下平均值，是6.167，如果用這個指標，這里12個數(shù)據(jù)里面，只有10和20這兩個人達標。那么，這個時候，就要用眾數(shù)了。所謂眾數(shù)，就是出現(xiàn)的最多的一個數(shù)字，毋庸置疑，這里的眾數(shù)是5，那么，就會有10個人達標了。
眾數(shù)在excel里面是=mode()
非常簡單就能算出來，特別是數(shù)據(jù)量大的時候，不用目測。
以上的指標是根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況來選用的，一般用散點圖看一下，然后就能判斷要使用哪個指標來作為參考。
前面說到了異常值，異常值的處理方法有很多，那么，簡單的方法，就是把異常值刪掉。比如前面的，（1：11，100）這個數(shù)列，就可以把100從這個數(shù)列里面移走?；蛘?，也可以用均值填充。比如，之前算出來均值是13.83，就可以用這個指來替代變成（1：11，13.83）。
不是什么時候都要處理異常值，只有在異常值嚴重影響我們判斷的時候，就要對它進行處理。
好了，今天的內(nèi)容就這么多了。最近比較忙，寫文章會慢一些，大家不要催哦！最后再啰嗦幾句，做數(shù)據(jù)分析的態(tài)度是務實，不要太浮躁，不要太自私，一切用數(shù)據(jù)說話，這是做數(shù)據(jù)分析師的基本態(tài)度。
