数据分析思维，在我看来就是:将行为转化为数据采纳数据向后推。我举个例子:你经常来我店里买月经巾。今天来买月经毛巾吧，我知道你大约一周后就要来月经了。根据你买的数量和规格，我可以推断出你的经期有多长，多少钱。拉出你半年的购买时间，我就能推断出你的周期有多稳定。如果我两个月没见你买过月经巾。你男朋友的雨衣坏了肯定是两个月前的事了。
为了验证他是否不合格，我们去看看他半年内的回购率是否远低于同行。嗯，就因为你没买月经巾，我就怀疑这家店的雨衣是否达标。这是数据分析的基本思路。学习数据分析的基本思想。只能说你勉强有数据分析的可能性。数据如果样本选择不合理，那么结果就是完全错误的。举个例子，如果我去抢一家定位40岁大妈的月经巾店，问中国女性的月经周期，一点都不科学。
7、 数据 挖掘在管理会计中的重要意义[摘要] 数据 挖掘是从海量的数据中发现和提取知识和信息的过程。将数据 挖掘技术运用于管理会计领域，寻求和发现更多关于企业客户、供应商、市场和内部流程优化的信息，将为企业决策者提供更广泛有效的决策依据，提高企业的战略竞争力。本文简要介绍了数据 挖掘的基本概念和方法，并在此基础上重点介绍了数据 挖掘技术在职能成本和价值链分析、产品、市场和客户分析以及财务风险防范中的应用。
根据美国GAO(GeneralAccountingOffice)的报告，联邦政府利用数据 挖掘，在提高政府服务水平、分析科学、管理人力资源、侦破犯罪和恐怖活动等方面发挥了巨大作用。尤其是911之后，美国的反恐活动需要从大量的数据、挖掘中搜索有用的信息，技术功不可没。此外，数据 挖掘也广泛应用于商业活动中。
8、运营商如何面对ott业务开展 流量 经营“被管道化”的现状倒逼电信运营商转型。移动互联网正处于爆发式增长阶段。数据 流量的显著增长和流量带来的收入增长成为拉动电信运营商收入增长的主要因素。随着OTT业务的发展，对电信网络带宽和容量的需求越来越大，这对电信运营商来说应该是个好消息。然而，随着OTT业务的出现，数据 流量所带来的价值不断转移到OTT服务商身上，电信运营商“管道化”的趋势越来越明显。
OTT业务的用户粘性主要基于Skype、iCall、MSN、Twitter等虚拟账号。在OTT业务中，电信运营商只是扮演网络承载者角色的通信渠道，大大降低了电信的用户粘性。同时，OTT业务的出现冲击了基于传统流量模型设计的电信网络。智能终端的App程序与服务器之间的心跳消息，外网在互联网出口发起的寻呼，导致信令消息激增，成为影响电信网络正常运行的重要因素。
9、 数据 流量师怎么做数据流量老师正确的学习方式是:1。理论知识要广泛，涵盖数学、市场、技术，数据的要求和敏感度，包括统计知识，市场调研，模型原理等。2.使用常规分析工具，包括数据 Library、-3挖掘、统计分析工具、常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)等，3.有一定的业务理解能力，能够理解业务背后的业务逻辑。因为只有了解了业务问题，才能转化为数据分析问题来满足部门的要求。
