数据分析 = 读心术？怀孕预测故事告诉数据分析是怎么读懂你的！ | 帆软九数云
你可能听过这样一个故事： 美国零售巨头塔吉特（Target）通过数据分析，发现一位少女顾客的购物习惯变化，推算出她怀孕了，甚至比她父亲更早知道。
这个故事是真实的 。2012 年，《纽约时报》记者查尔斯・都希格曾在其文章 “企业如何知晓你的秘密” 中讲述了这一事件 。
当时，一名男子气冲冲地走进明尼阿波利斯市郊的一家塔吉特，要求面见经理，因为塔吉特给他正在上学的女儿邮寄了婴儿服装、幼儿家具广告以及相关商品优惠券。但几天之后，这位经理再次致电致歉时，这位父亲却语气缓和并反过来道歉，因为他询问女儿后，证实女儿确实怀孕了，预产期在 8 月左右 。
塔吉特之所以能做到这点，是因为顾客首次在塔吉特刷卡消费，就会生成专属顾客识别编号，后续消费行为数据及其他渠道获取的统计资料，都会被整合进其数据库。统计师安德鲁・波尔通过钻研已登记婴儿满月礼女性的消费记录，总结出孕妇消费规律，如怀孕四到五个月时，通常会购入大量无香型润肤露与钙、镁、锌营养补充剂，临近预产期，往往会突然采购大批无味香皂和超大包装棉球 。
基于这些，波尔最终归纳出约 25 种关键商品，构建 “怀孕预测指数”，以此能较精准判断女性是否怀孕以及估算预产期，进而按孕妇所处孕期阶段发送定向商品优惠券 。
这就是数据分析的威力，从数据中挖掘出来“共性规律”，进而预测我们原本以为没有办法预测的“个体行为”；其背后的逻辑，其实就是一套完整的数据分析流程： 先把顾客的消费数据 收集 起来，再经过清洗和整理，找到其中的 规律，最后用建模和可视化工具将规律可见、可用，从而做出更精准的营销行为，如个性化推荐。
在我们的日常工作里，这套逻辑一样适用。只是场景不同：
- 运营要分析一次活动是不是赚钱，
- 产品经理要判断功能迭代有没有提升留存，
- 财务要拆解各个业务线的利润结构。
这些问题的共同点就是：需要把复杂的数据变成清晰的答案。今天不讲高深的，先从工具入手，带大家看看一整套完整的数据分析流程，一般会经历哪些链路，用到哪些工具
一、分析设计
数据分析的最开头并不是一头扑到数据里，你面临的是庞杂的、无需的、来自四面八方的数据，如果你能一眼看出来自己想要的东西，那你就是神人了，所以最开始，我们要做的事是明确问题和逻辑，可以借助这样几个工具
- Word：写方案，把问题拆解成几个要回答的核心问题。
- Excel：画基础的逻辑表格，比如活动目标 vs. 指标。
- XMind、MindManager：思维导图，能直观地梳理逻辑关系，比如“利润 = 收入 - 成本”，再展开收入和成本的细项。
- 九数云BI：九数云BI有一个故事板功能，可以在里面梳理分析逻辑
使用九数云故事板撰写分析思路
这一步就像打地基：如果分析逻辑没理清楚，再强大的数据工具也无法输出清晰结论。打个比方，如果你是塔吉特，那么你需要经历一个这样的思考过程：
目标：预测顾客是否怀孕
核心问题：孕妇顾客购买哪些商品？购买行为在不同孕期有什么规律？哪些行为可以作为预测指标？
指标拆解：每个月购买量、购买品类、购买频次、购买时间等
二、数据收集
数据的来源一般有三类：
- 内部数据：来自公司内部系统，例如ERP中的库存数据、财务系统中的利润数据、销售平台后台的销售数据等
- 外部数据：来自公开网页、第三方平台或公共数据库；比如电商平台的热销商品数据、国家统计局的行业调研数据等
- 调研数据：通过问卷、访谈、调研表等方式收集的一手用户反馈和市场信息。比如用户对品牌的认知等
我们可以借助以下几类工具来进行数据收集：
1、数据库工具：如 MySQL、Access，能够从公司内部系统中高效提取和整理数据。
2、在线数据协同工具：如 Excel、Google Sheets、飞书多维表等，可用于一些手动填报的数据收集
3、RPA 工具：如 八爪鱼、火车采集器、HAWK，可在无需编程的情况下自动抓取网页数据，适合外部数据收集。
4、编程工具：如 Python，灵活度高，支持自定义爬虫抓取网页或调用 API，适合复杂数据采集场景。
5、问卷调研工具：如 问卷星、Google Forms，可快速收集调研数据，适合市场调研、用户画像和满意度调查。
6、九数云BI：数据收集、清洗、分析、可视化为一体的轻量化BI工具，在线连接不同的系统取数，无需代码、编程。
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三、数据清洗
原始数据往往格式混乱，缺失值、重复值、命名不统一都很常见。所以需要对数据进行进一步的清洗，使其符合我们想要的，可以得出正确结论的数据
常用清洗工具：
- Excel / Google Sheets：小规模数据，去重、筛选、条件替换；
- MySQL / PostgreSQL / Access：中大型数据批量处理、格式统一、数据合并；
- Python（Pandas、Numpy）：灵活自动化，支持复杂规则清洗；
- R：统计分析清洗、缺失值填充、文本处理；
- OpenRefine：专注于格式标准化、去重、批量清理。
- 九数云BI：数据收集、清洗、分析、可视化为一体的轻量化BI工具，常见数据清洗步骤做成了快捷接口，上千万上数据不卡顿，分析快，好上手。
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常见的清洗步骤：
- 去重：检查重复行或重复记录，如同一笔交易或同一顾客重复出现。
- 处理缺失值：缺失数据可能影响分析结果，需决定填补还是删除。
- 统一字段格式：日期、货币、编号等字段要统一格式，避免后续分析错误。
- 标准化分类字段：类别字段名称不统一时，需要统一命名。
- 处理异常值：检查极端值或不合理数据，如负数销售额、超大库存量。
- 数据合并与拆分：将多个表格或数据源整合，保证分析指标完整。
- 数据校验：检查清洗后的数据是否合理，是否缺失重要信息。
四、数据分析
上述的数据收集、清洗都是数据准备的过程，从数据分析开始，就是我们一步步得出结论的过程；常见的数据分析方法有：
- 关联分析：看看哪些东西经常一起被买，从而找出潜在的搭配销售机会。
- 对比分析：把不同时间、不同对象的数据放一起比，比出差距和趋势。
- 聚类分析：把相似的用户或商品分到一组，更好地做分类和精准策略。
- 留存分析：看看用户用过一次后，有多少人会继续回来用。
- 帕累托分析：抓住那少数关键因素，解决大部分问题或创造大部分价值。
- 象限分析：用两个指标把东西分象限，一眼看出谁重要谁不重要。
- 漏斗分析：看用户从开始到完成目标的每一步，找到掉队最多的环节。
- 路径分析：分析不同因素是如何直接或间接影响结果的。
在塔吉特的案例里，真正让他们“知道”顾客怀孕的，不只是简单地统计购物数量，而是通过一系列系统化分析方法，找到了孕妇购买产品的时间上的规律、购买频次、同批次购买商品的规律等，从而构建出怀孕预测指数。
使用九数云构建的漏斗分析模型
五、数据可视化
分析结果再好，如果没人看懂，也无法决策。可视化就是把数据“讲故事”，常用的工具有：
- Tableau / Power BI/FineBI：专业、交互式仪表盘；
- 镝数图表/PPT：图表制作工具，前者可以快速生成专业图表，后者轻松好上手
- 九数云BI：数据收集、清洗、分析、可视化为一体的轻量化BI工具，可以在线生成交专业、互式仪表盘，比tableau等简单好上手，同时又比嫡数图表、PPT等功能多样；
使用九数云仪表板制作的交互式仪表盘
通过可视化报告，可以把只有数据分析师能看懂的数据语言，转化成老板、销售、一线执行人员等能看懂的数据规律，从而采取相应动作，比如发现了女生可能怀孕了，寄去母婴产品促销卡片。
使用九数云故事板制作的数据分析报告
写在最后
数据分析其实是一个很有意思的“推理”过程，警察办案基于的是案发现场的人证物证，而数据分析基于的则是“案发现场”留存下的量化数据，一次准确的，实时的数据分析结果，能够对企业大有助益。
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