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7.2 分析的G.R.E.A.T原则
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有价值和影响力的分析才是优质分析。为了使一个分析能够增值，需要把大量的因素进行汇总。优质分析和无效分析的区别是什么呢？优质分析符合G.R.E.A.T原则（指导性、相关性、可解释性、可行性、及时性）。下面让我们简要说明一下这个原则。
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7.2.1 导向性（Guided）
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一个优质分析会以业务需求为导向。完成分析不仅仅因为它很有趣或充满了乐趣，尤其是针对大数据的分析，分析人员很容易陷入一些有趣却不相关的分析工作中。伟大的分析总是从一个特定的业务问题开始的。一旦开始，分析将会以所需解决的问题为导向。分析的每一个步骤都应该以所需解决的问题为导向。
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7.2.2 相关性（Relevant）
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显然，一切优质分析都必须同业务相关。这并不意味着随意地选择一个业务问题。所选择的问题应该是这样的：业务人员需要一个解决方案，并且业务人员有能力解决这个问题。如果产品已经停产，那么评估不同群体顾客对该产品价格的敏感程度就变得没有意义了。
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7.2.3 可解释性（Explainable）
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一个优质分析需要被有效地进行解释，这对基于分析的所要采取的措施来说很有必要。技术细节可能会成为分析是否有效的证据，分析结果必须以决策者可以理解和消化的方式展现出来。一个优质的分析，是可解释的，且容易被决策者接受并使用。
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7.2.4 可行性（Actionable）
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一个优质分析是可行的。它会指出具体的步骤，企业可以利用这些步骤来改进自身的业务。如果企业绝对不会将一些商店移动到一公里以外，那么我们的分析中就不应该有类似的步骤。如果没有能力去实施这些步骤，那么分析只是无稽之谈。
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7.2.5 及时性（Timely）
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一个优质分析需要被及时提交，这样才能在需要做决定的时刻发挥作用。如果一个问题需要下周解决，那么下个月才给出答案将无济于事。某个分析方案可能会在各个方面十分完美，但是它无法被及时完成，从而导致无法支持决策。如果是这样的话，选择另一个问题，把精力用到那个问题上面。一个迟到的分析不是优质的分析。
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7.3 核心分析方法与高级分析方法
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本书讲了许多高级分析方法。这就涉及了一个问题：“高级”分析方法与其他的分析方法有什么不同。为了简单起见，我们称非高级分析方法为核心分析方法。核心分析方法往往会提出简单的问题，并提供简单的答案。一个核心分析流程将调查发生了什么事，什么时候发生的，以及造成了什么影响。
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我们来举例说明。产品经理需要知道上个月的促销执行情况：公司是否像计划中的那样获得了很多新的签约用户，一个核心分析将如何研究这个问题，一个核心分析也许会查看到底有多少用户签约了。这是所发生的事情。每天的签约数量是多少，这是事情发生的时间。新增用户带来了多少收益，以及与基线比较后情况如何，这是事情产生的影响。
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请注意，核心分析方法的所有数据都是由标准化的报表提供的。分析本身是验证这些报表、给出参考及建议措施的过程。在这种情况下，分析报表将包括查看数量以及确定目标是否达到，然后产品经理可以确定这些提升是否可以被认为是成功的。
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问题是，这种核心分析方法无法处理一些悬而未决的问题，比如说，为什么那项提升会产生这些结果，在未来我们可以为此做些什么？
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对高级分析方法的研究越来越深入
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高级分析方法基于发生了什么事情，什么时候发生的以及结果产生的影响。这种方法还尝试辨别是什么导致了事情的发生和未来我们可以做哪些事情。高级分析方法包括了大量的活动，包括复杂的SQL即席查询、预测模型、数据挖掘、预测，以及其他类似的活动。
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高级分析方法远胜于核心分析方法。高级分析方法包括从复杂的SQL即席查询到预测、数据挖掘、预测模型的方方面面。一个常见的问题是，高级分析方法与数据挖掘、预测或预测模型有什么不同？答案是，这些复杂算法都属于高级分析方法的工作范畴。此外，高级分析方法还包含其他不是复杂算法的分析过程，譬如SQL即席查询—不是日常的简单SQL查询，而是包括以复杂方式合并数据源的、高度复杂的SQL查询。
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这些复杂分析活动（像高级SQL查询）包含在高级分析定义中的原因是，高级分析方法的主要目的是量化事件的起因，预测事件再次发生的时间，以及识别出对未来尚未发生事件的影响。有时它并不要求有一个独特的模型获得你回答那些问题所需要的洞察。
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例如，想象一下，一个公司正在探索客户浏览网站的行为，并做一个鉴别在网站上浏览商品是否会增加客户购买或者不购买可能性的分析。由于网站数据总在更新，解析网站数据以及把网站数据与其他的顾客数据结合起来的工作量非常大。那么，开始阶段的也许是类似于关联分析的简单分析，这样做的直接结果就是，不需要建立一个特定的模型和流程。如果发现了浏览商品与销售之间的强烈关联，那么这家公司将针对那些只想浏览商品而不购买的顾客指定更适合的营销策略。或许以后他们会想更加精确地量化它们之间的关系，但是短期内，他们会自信地相信自己已经找到了一种可以从中获益的模式，所以他们会使用它。
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