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  • 数据分析方法论和数据分析方法
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    2019-05-17 08:29:32

    如何理解数据分析的方法论问题?

    首先,数据分析方法论就如同国家的方针政策,指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析,就像是一个数据分析的前期规划,知道着后期数据分析工作的开展。

    数据分析法则就是指具体的分析方法,例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法,数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。

    那么,数据分析方法论的作用有什么呢?

    1、理顺分析思路,确保数据分析结构的体系化,思路是整个分析过程的前提。

    2、把问题分解成相关联的部分,并显示他们之间的关系

    3、为后续数据分析的开展指引方向

    4、确保分析结果的有效性和正确性

    如果么哦有数据分析方法论的指导,整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到,但是会给人感觉缺点什么。其实就是报告主线不明,各部分的分析逻辑不清。

    常用的数据分析方法论

    1、PEST分析法

    PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身的特点和经营需求,分析的具体内容会有差异,但是一般都是应对政治(P)、经济(E)、技术(T)、和社会(S)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析 。这种方法就叫做PEST分析法。

    具体每一个方面的分析因素如下;(这里只是简单的,具体因素需要根据业务调整)

    2、5W2H分析法

    什么是5W2H分析法,简单来说就是why-what-who-when-where-how-how much

    具体示意如下:

     

     

     

    这种方法简单、方便、易于理解和使用,其实岁任何问题都可以用这七大方面去思考,这也同样适用于指导搭建数据分析框架。

    举个例子,最常见的用户购买行为的分析,以图形示例的形式展示如下:

    3、逻辑树分析法

    逻辑树是分析问题的常用工具之一,它是将问题的所有自问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

    把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树枝,并表明这个树枝代表什么问题,如下图:

     

     

     

    一个大的树枝上还可以有小的树枝,一次类推,找出与问题相关的所有项目。逻辑树的作用主要是帮助你清理自己的思路,避免进行重复和无关的考虑。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同问题总结归纳成要素

    框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立。

    不过逻辑树分析法也有它的缺点,就是设计的相关问题可能有遗漏,虽然可以把涉及的问题总结归纳出来,但是还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以使用逻辑树的时候,尽量把设计的问题或要素考虑周全。

    4、4P营销理论

    4P就是指:产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括邮箱产品、服务、人员、组织、观念或者他们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。价格或价格决策关系到企业的利润、成本补偿,以及是否有利于产品销售、促销等问题。影响定价的主要因素有三个:需求、成本、竞争。最高价格取决于市场需求,最低价格取决于该产品的成本费用,在最高和最低价格的幅度内,企业能把这种产品价格定多高取决于竞争者的同种产品的价格。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上的全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    采用4P营销理论对数据分析进行指导,需要对公司的整体运营情况有比较清晰的了解。

     

     

     

     

     

     

    5、用户行为理论

    网站分析的发展已经较为成熟,有一套成熟的分析指标。比如IP、PV、页面停留时间、跳出率、回访率、新访问者、回访次数、回访相隔天数、流失率、关键字搜索、转化率、登录率、等等。但是我们该选用什么指标,各个指标之间有何联系,哪个指标先分析,哪个指标后分析?

    公司实际业务的网站分析指标体系,如下图:

    这个方法同样需要针对具体问题再具体分析,灵活运用,这里不再赘述了!

     

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    本文首发微信公众号:码上观世界。

    导读

    企业架构转型是企业数字化转型的重要抓手和实施手段,而企业业务架构设计是企业架构设计的重要内容和决定部分,是衔接企业战略和IT项目的桥梁。而如何通过业务架构顺利落地企业战略,本文认为基于流程规划设计是破解难题的康庄大道,而企业组件模型设计是流程设计之路上的关键“爆破点”。本文从业务概念开始理清企业级业务架构涉及的理论和方法。

    目录

    1 业务架构基本概念

    2 业务架构设计指导理论

        2.1 Zachman

        2.2 DoDAF

        2.3 TOGAF

    3  企业架构与业务架构的关系

    4 业务架构价值、目标与内容

    5 流程规划

        5.1 流程规划参考框架

        5.2 流程总架构规划方法

            5.2.1 POS

            5.2.2 OES

        5.3 一级流程架构规划常见方法

            5.3.1 流程规划PDCA法

            5.3.2 流程规划生命周期法

    6 流程架构表达方式

        6.1 流程架构表达方式模板

        6.2 流程视图

    7 流程设计方法

        7.1 价值链模型

        7.2 SIPOC

        7.3 BPMN

    8 业务组件

        8.1 业务组件模型

        8.2 业务组件

        8.3 业务组件模型的应用

        8.4 小结

    9 参考资料

    全文字数:11434,预计阅读时长:20分钟,以下为正文。

    1. 业务架构基本概念

    企业架构(英文:Enterprise Architecture,简称:EA)对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。关于企业架构有多种定义,比如:

    • 企业架构之父 Zachman:企业架构是构成组织的所有关键元素和关系的综合描述。

    • 国际技术标准开放组织The Open Group:企业架构是关于理解所有构成企业的不同企业元素,以及这些元素怎样相互关联。

    • Gartner Group :企业架构是通过创建、沟通和提高用以描述企业未来状态和发展的关键原则来把商业远景和战略转化成有效的企业变更的过程。

    • IBM:企业架构是记录企业内所有信息系统和其相互关系以及它们如何完成企业使命的蓝图。

    TOGAF(开放组体系结构框架)将“企业”定义为有着共同目标集合的组织的聚集。例如,企业可能是政府部门、一个完整的公司、公司部门、单个处/科室,或通过共同拥有权连接在一起的地理上疏远的组织链。

    关于业务架构也有多种定义,比如:

    • 哈佛大学商学院教授安德鲁斯:业务架构是由目标、意图和目的,以及为达到这些目的而制定的主要方针和计划所组成的一种模式。这种模式决定了企业正在从事的或者应该从事的经营业务,以及企业所属的或应该属于的经营类型。

    • 美国学者霍弗和申德尔:业务架构是企业目前的和计划的资源配置与环境相互作用的基本模式。该模式表明企业将如何实现目标。

    • 美国管理学家安绍夫:企业业务架构是贯穿于企业经营、产品和市场之间的一条“共同经营主线”,决定着企业目前所从事的或计划要从事的经营业务的基本性质。

    概括来说,业务架构是指组织领导者关于组织的概念的集合,包括组织的使命和长期目标、组织的环境约束和政策、组织当前计划及其指标。

    2. 业务架构设计指导理论

    业务架构的概念是随着企业架构理论的不断完善,从企业架构中逐步演化而来。下面介绍几种影响力比较大的理论框架。

    2.1 Zachman

    1987年Zachman提出的企业架构模型,该模型按照“5W1H”,即What(数据)、Where(网络)、Who(角色)、When(时间)、Why(动机)、How(功能)6个维度,结合目标范围、业务模型、信息系统模型、技术模型、详细展现、功能系统这6个层次,将企业架构分成36个组成部分,描述了一个完整的企业架构需要考虑的内容,如表2-1所示。

    Zachman模型虽然没有明确提出业务架构这个概念,但是已经包含了业务架构关注的一些主要内容:如流程模型、数据、角色组织等,既然没有提出业务架构的概念,自然也就没有包含构建方法,所以,Zachman模型应该算是业务架构的启蒙,同时,它也表明了这一工具或技术的最佳使用场景——面向复杂系统构建企业架构。

    2.2 DoDAF

    DoDAF是美国国防部在联合作战指导思想下,为统一不同装备开发商之间的架构设计规范,并将其管理的6大核心流程统一起来而开发的架构描述标准。DoDAF2.0是目前应用比较广泛的版本,DoDAF中的体系架构框架主要分为三个层次:视点(View Point)、视图(View)以及模型与数据。

    • 模型是指用于收集数据的模板。

    • 视图表示使用格式或模型的一组相关信息。一种如DoDAF 2.0中所述,视图是任何可理解格式的数据表示。格式可以包括任何演示样式(仪表板、电子表格、图表、数据模型等)来传达数据的含义。

    • 视点描述了从一个或多个角度绘制并以特定方式使用应该出现在个人视图中;如何构造和使用视图(通过适当的架构或模板);表达和分析的建模技术信息;以及这些选择的依据(例如,通过描述目的和预期的受众群体)。

    模型加数据构成了视图,多张视图构成了某一类视点,视点是指视图的类型。DoDAF2.0中包含了8类视点,见表2-2。

    • 全景视点(All View,AV):描述了与所有视点相关的架构描述的顶层概貌,包括范围、上下文环境、规则、约束、假设以及与体系架构描述有关的词典等。

    • 能力视点(Capability Viewpoint:CV):集中反映了与整体构想相关的能力目标,阐述在特定标准和条件下进行特定的行动过程或是达成期望效果的能力,包括能力要求、交付的时间以及部署情况等。能力视点为DoDAF2.0版本新增视点,体现了国防部对联合作战综合能力形成的重视,也是为了支撑JCIDS的推广实施。

    • 系统视点(System Viewpoint:SV):描述了提供或支持国防领域职能的系统及其相互关系。系统模型建立系统资源与作战要求及能力需求的关联,这些系统资源支持作战活动,并促进信息的交互。

    • 作战视点(Operational Viewpoint,OV):描述了执行作战所需的任务、活动、作战要素和资源流交换等。集中反映了完成美国国防部使命的机构、任务或执行的行动以及彼此间必须交换的信息,包括信息交换的种类、交换的频率、信息交换支持哪些任务和活动以及信息交换的性质。

    • 数据和信息视点(Data Information Viewpoint:DIV):描 述了组织在业务活动中管理并用于组织业务活动的操作和业务信息要求和规则。集中反映了架构描述中的业务信息需求、数据需求等。

    • 项目视点(Project Viewpoint:PV):描述了组织是如何规划、管理与实现项目、工程、工作包和计划交付的能力项以及能力与项目之间的依赖关系。

    • 服务视点(Service Viewpoint:SV):描述了国防部领域内各类服务及其相互关系,服务模型将服务资源与作战要求的能力相互关联,说明服务对作战活动的支持。

    • 标准视点(Standard Viewpoint:StdV):描述了适用于架构的作战、业务、技术和工业标准、指南与约束集,确保架构方案能够满足特定的作战和能力需求。

    2.3 TOGAF

    TOGAF架构框架是由欧洲共同体的IT协会The Open Group开发的一个企业架构框架理论。TOGAF架构框架能为企业各级领导和员工描绘出一个未来企业信息化中业务、信息、应用和技术互动的蓝图。这里基于TOGAF Version 9.2对TOGAF进行简单、全面的介绍。TOGAF规格说明书主要包括了7个部分,各部分的基本情况见表2-3。

    TOGAF 7个部分间的关系如图2.1所示,其中左边的业务愿景和驱动力(Business Vision and Drivers)是TOGAF的输入部分,中间的企业架构方法是TOGAF的处理部分,右边的业务能力(Business Capabilities)是TOGAF的输出部分。企业可以基于业务愿景和驱动力通过TOGAF进行企业架构的相关工作,获得相应的业务能力。同时,新的业务能力会产生新的业务需求,又形成新的驱动力,促进业务愿景发展。

    TOGAF的核心是架构开发方法(Part II);通过架构能力运用TOGAF架构开发方法(简称:ADM方法)(Part VII);ADM方法由一系列指南和技巧进行支持(Part III);架构开发过程产生的内容存储在储藏库中(Part IV);储藏库根据企业连续序列分类(Part V);储藏库初始由TOGAF参考模型充实(Part VI)。

    ADM方法是TOGAF的核心,由10个阶段组成:预备阶段、架构愿景阶段、业务架构阶段、信息系统架构阶段、技术架构阶段、机会与解决方案阶段、迁移规划阶段、实施治理阶段、架构变更管理阶段、需求管理阶段,每个阶段的关系和作用分别如图2.2和表2-4所示:

                                  图2.2 ADM方法10阶段关系

    其中每个阶段都有其目标、活动、输入、步骤、输出、技巧和交付物等。需求管理是一个特殊的阶段,该阶段和其他任何阶段都有关系,是ADM过程的驱动中心。处理需求变化的能力在ADM中是至关重要的,因为架构就其本质而言就是处理不确定性和变化,在干系人期望和能交付的实际解决方案间搭建桥梁。

    3  企业架构与业务架构的关系  

     

    企业架构主要包括业务架构和IT架构,如图3.1所示。业务战略决定业务架构,它包括业务的营运模式、业务流程、组织结构和地域分布等内容。企业架构是战略与实际运营之间的桥梁,有助于战略的落实。IT架构是指导IT投资和设计决策的IT框架,是建设企业信息系统的蓝图,包括数据架构、应用架构、技术架构和管理架构。

    企业战略与IT战略必须紧密联系,并通过企业架构来指导IT项目的建设,IT项目必须以实现企业战略为出发点和终结点。IT项目组合是项目或项目和其他工作的一个集合,将其组合在一起的目的是为了进行有效地管理以满足战略上的业务目标。

    从企业架构的发展趋势来看,企业架构概念已经涵盖了业务、组织、技术等多个层面,并且使这些层面协调统一、相互贯通。企业架构是一个涵盖业务和IT的全面的企业蓝图设计工具,可以帮助企业的管理者了解企业的构成。

    4 业务架构价值、目标与内容

    战略不能仅停留在纲领性要求这个层面,而是要分解成更细的战略能力。然后把现有的业务梳理成结构化的现状业务模型,把战略能力需求跟模型之间进行匹配后,会发现有哪些业务要调整或新增,进而形成目标模型。通过这个过程,实现战略与业务的结合,结合在一起的战略能力需求再传导给IT人员的时候,我们就不会说这个东西是不明确的了。战略、业务和IT之间一直缺少一个有效的衔接,只有通过业务架构这个桥梁进行连接,我们才能真正让企业变成一个整体,这也是EBA的核心价值。

    EBA就是为了落地企业战略,对企业业务能力进行整体规划,再把这种规划结果传导给IT实现端的一种结构化分析方法。

    企业业务架构是企业战略转化为实际日常运营的必经之路。企业的业务架构包括了业务组件、流程、组件分布、业务平台模型、组织架构、绩效考核、架构管理7方面的内容,广义的业务架构定义包括了产品、销售、客户服务、财务、人力资源等企业全部的业务功能和职责。其中业务组件是进行其他要素和模型设计的基础,是公司业务架构设计的首要工作,业务流程(process)是企业进行业务运作的载体,业务运营过程实际就是执行众多流程的过程。业务流程也是连接各业务部门(业务能力)的载体,端到端流程多是跨部门/跨能力域的,在过程中实现增值。业务流程承载着企业的能力,体现业务模式。

    企业的愿景、企业所处的内外部环境、所拥有的资源和能力决定战略,战略决定业务模式;业务模式要求企业必须具备某些能力;能力由各级流程承载或实现;组织为实现战略和执行流程而生,战略和流程决定组织结构;数据是流程执行时传递的对象;业务决定IT,IT系统能使流程运转得更顺畅和高效。企业的其他管理维度和手段都要“从流程中来,到流程中去”。因此本文从业务流程和业务组件着手,梳理业务架构的典型落地方式。

    5 流程规划

    5.1 流程规划参考框架

    流程规划就是流程架构设计,是根据公司中长期战略目标及业界领先实践,应用系统的方法为企业构建流程体系架构,对流程进行分层、分类,理顺业务流程之间的接口关系,为企业系统管理提供基础。一个好的流程架构设计要符合两个标准:

    第一,与战略进行无缝对接,能够有效支撑战略实现;

    第二,充分借鉴业界领先实践,确保了业务模式的先进性。

    提供流程规划可以实现战略落地、系统管理、分层管理、集成共享、结构优化与落实责任六大方面的价值。在流程规划过程中应坚持以下六大原则:战略导向、端到端、打通流程视角而非职能视角、不重复,不遗漏(即MECE原则,全称:Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)、集成共享和逻辑清晰。为此可以借鉴权威框架APQC。

    APQC是美国生产力与质量中心(American Productivity and Quality Center)的简称,该中心发布的开发流程分类框架(简称PCF)是由APQC与其会员公司创立,是一个通过流程管理与标竿分析,不分产业、规模与地理区域,用来改善流程绩效的公开标准。其流程分级情况如图5.1。

    一级(level 1):被称为域,也被称为一级流程。一级流程可以理解为端到端流程,什么是端到端流程?从利益相关方这一端回到利益相关方。有的企业不叫利益相关方,叫价值共同体,其本质是一样,只是叫法不同。在流程规划时,企业应重点关注四类利益相关方:外部顾客、合作伙伴(供应商等)、员工、股东。端到端流程要求能够直指这四类利益相关方,能够直接为他们创造价值,所以要求是从利益相关方的需求开始到利益相关方满意为止。如果不能够为利益相关方创造价值,那么这个流程是没有存在必要的,所以一级流程要解决价值创造的问题。正是由于一级流程具备端到端的特点,所以流程管理才能够有效的破解职能管理面向任务、面向职能、而不面向价值创造、各自为政的难题。例如战略管理、财务管理、销售、管理服务等流程是一级流程。

    二级(level 2):被称为子域,也叫被称为二级流程。二级流程是一级流程的组成单元,是一级流程中的一个模块、板块或分类,通常是由一群流程组成。例如计划、采购、制造、交付、退货是集成供应链流程中的几个二级流程。

    三级(level 3):被称为流程,也被称为三级流程。三级流程已经到了可操作、可管控层级,因为它已经细分到了活动,活动能够对应到岗位。流程管理大师哈默的定义是:业务流程是把一个或多个输入转化为对顾客有价值的输出的活动。例如,采购需求审批、采购订单下达、入库验收、结算与付款都是三级流程。

    四级(level 4):被称为子流程,也被称为四级流程。四级流程是对三级流程中某个节点的展开,相对复杂的三级流程才会有四级流程。例如项目组任命是立项流程的子流程,是对立项流程中项目组任命活动的展开,描述了从申请到批准直到正式发文的流转过程。

    五级(level 5):被称为活动,也被称为节点,是构成流程或子流程的基本单位。例如合同评审流程中的提交合同评审申请、复核、价格评审、信用评审、技术评审、交货期评审、合同审批等都是活动。

    六级(level 6):被称为任务,也被称为操作步骤,是构成活动过程的基本单位。例如在客户投诉受理活动中,询问客户诉求、记录客户投诉信息、安抚客户情绪、首站化解、转办等是受理活动的任务。

    APQC 2012年发布的V6.0.0跨行业通用版流程总架构如图5.2所示。

    对于每一个一级流程,APQC都给出了细到第三,甚至是第四级的流程架构。APQC通用版架构由于通用,所以流程清单相对全面并具有共性,所以APQC流程清单非常适合企业用来查漏补缺,确保流程规划的完整性。

    5.2 流程总架构规划方法

    在进行公司流程总体架构规划时,有两种常见的模式供企业选择:POS(plan,operation,support)和OES(operation,enable,support)。

    5.2.1 POS

    流程规划POS法将流程分成规划类、运作类及支撑类。规划类流程解决方向与整体部署问题,运作类流程解决业务具体如何实现的问题,支撑类流程则考虑为了保证业务有效顺利开展需要提供哪些支撑服务。这种架构分类方式的好处是使得架构规划的时候更完整,更有层次,使得企业的流程体系能够全面考虑规划、运作与支撑不同层面的事情,尤其对于一级流程架构规划价值更大。流程规划POS法如图5.3所示。

    5.2.2 OES

    OES法高度体现了以客户为中心,以客户为关注焦点的管理原则,它将公司流程体系分成三层次:第一层,前台直接面向客户提供端到端产品或服务的业务类流程;第二层,中后台为响应业务流程需求,支撑业务流程价值实现的流程;第三层,后台共享基础性流程,为前台或中台高效、低风险运作提供管理支撑的流程。见图5.4。

    OES法与POS法关键差异点:

    第一,在流程体系中处于支配与牵引地位的不是战略管理流程,而是直接为客户创造价值的端到端业务流程,其中体现了管理理念的不同,客户是第一位的而不是公司;战略为客户服务,所以战略管理流程降格为中台的使能流程。

    第二,对于业务流程的定义不一样,不是所有的价值链环节都是业务流程,只有直接为客户提供价值的流程才是业务流程,而且业务流程要符合端到端的设计要求,即从客户来到客户去,始于客户需求,终于客户满意。

    第三:OES不仅适用于流程总架构规划,还适用于一级流程架构规划。POS只适用于总体流程规划设计。

    第四:OES法适合项目型运作公司,或者企业基本的业务单元是项目,市场环境变化快、对市场反应要求高的企业,横向流程管理能力强、流程管理成熟度高的企业。POS法适合按库存生产、大规模分销的流量型公司,技术成熟,产品生命周期长,市场格局相对稳定的企业,流程管理成熟度低,横向跨部门协同能力弱的企业。

    5.3 一级流程架构规划常见方法

    除上文提到的流程规划POS方法之外,其他的一级流程架构规划方法介绍如下。

    5.3.1 流程规划PDCA法

    PDCA环又叫戴明环,是美国质量管理专家戴明博士提出的,它是全面质量管理所应遵循的科学程序。PDCA是英语单词Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Action(处理)的第一个字母的组合,具体而言包括四段八个步骤,如图5.5所示。

    5.3.2 流程规划生命周期法

    1966年,美国经济学家雷蒙德·弗农在《产品生命周期中的国际投资与国际贸易》中提出产品生命周期理论。将生命周期应用到流程架构规划中,就将业务或管理流程围绕核心加工对象的生命周期全过程来规划流程,由于生命周期结构是完整而严密的,所以运用这种方法保证了流程架构规划的完整性。通常企业核心的管理对象有:客户、产品、供应商、员工、流程等。比如按照产品生命周期规划的流程规划如图5.6所示。

    6 流程架构表达方式

    6.1 流程架构表达方式模板

    下图分别给出了流程架构表达方式模板和示例:

    6.2 流程视图

    由于流程架构图没有完全表达出三级流程之间的逻辑关联,对于不熟悉一级流程全过程业务的人员来说,很难理解一级流程的内在逻辑。为此,为便于企业开展后续的流程梳理与优化,进一步理顺三级流程之间的接口关系,在流程架构图的基础上需要绘制流程视图。有了流程视图,就相当于为企业中高层管理者提供了一份一级流程全景图,类似于作战地图,有利于全局分析与系统方案设计,为一级端到端流程管理奠定基础。一级流程视图绘制逻辑图如图2-44所将一级流程分成规划层、运作层及支持层三部分。将外部流程放在一级流程框之外,前段流程置于左侧,后段流程置于右侧。一级流程以三级流程为绘制视图的基本单位,外部流程以一级流程作为基本单元。根据流程输入、输出关系,用活动线进行连接,来表达流程之间的接口关系。一级流程使用符号表示,三级流程用符号表示,以区分不同的流程层级,一级流程视图示例如图6.1所示。

    7 流程设计方法

    7.1 价值链模型

    将一个企业的行为分解为战略性相关的许多活动

    价值链模型最早是由波特提出的。波特认为企业的竞争优势来源于企业在设计、生产、营销、交货等过程及辅助过程中所进行的许多相互分离的活动,这些活动中的每一种都对企业的相对成本地位有所贡献,并奠定了企业竞争优势的基础。价值链模型将一个企业的行为分解为战略性相关的许多活动。企业正是通过比其竞争对手更廉价或更出色地开展这些重要的战略活动来赢得竞争优势的。

    价值链列示了总价值、并且包括价值活动和利润。价值活动是企业所从事的物质上和技术上的界限分明的各项活动,这些活动是企业创造对买方有价值的产品的基石。利润是总价值与从事各种价值活动的总成本之差。

    价值活动分为两大类:基本活动和辅助活动。基本活动是涉及产品的物质创造及其销售、转移买方和售后服务的各种活动。辅助活动是辅助基本活动,并通过提供采购投入、技术、人力资源以及各种公司范围的职能支持基本活动。

    设计任何产业内竞争的各种基本活动有五种类型:

    • 内部后勤:与接收、存储和分配相关联的各种活动,如原材料搬运、仓储、库存控制、车辆调度和向供应商退货。

    • 生产作业:与将投入转化为最终产品形式相关的各种活动,如机械加工、包装、组装、设备维护、检测等。

    • 外部后勤:与集中、存储和将产品发送给买方有关的各种活动,如产成品库存管理、原材料搬运、送货车辆调度等。

    • 市场和营销:与提供买方购买产品的方式和引导它们进行购买相关的各种活动,如广告、促销、销售队伍、渠道建设等。

    • 服务:与提供服务以增加或保持产品价值有关的各种活动,如安装、维修、培训、零部件供应等。

    在任何产业内所涉及的各种辅助价值活动可以被分为四种基本类型:

    • 采购:指购买用于企业价值链各种投入的活动,采购既包括企业生产原料的采购,也包括辅助活动相关的购买行为,如研发设备的购买等。

    • 技术开发:每项价值活动都包含着技术成份,无论是技术诀窍、程序,还是在工艺设备中所体现出来的技术。

    • 人力资源管理:包括各种涉及所有类型人员的招聘、雇佣、培训、开发和报酬等各种活动。人力资源管理不仅对基本和辅助活动起到辅助作用,而且支撑着整个价值链。

    • 基础设施:企业基础设施支撑了企业的价值链条。

    对于企业价值链进行分析的目的在于分析公司运行的哪个环节可以提高客户价值或降低生产成本。价值链的框架是将链条从基础材料到最终用户分解为独立工序,以理解成本行为和差异来源。通过分析每道工序系统的成本、收入和价值,业务部门可以获得成本差异、累计优势。价值链一旦建立起来,就会非常有助于准确地分析价值链各个环节所增加的价值。价值链的应用不仅仅局限于企业内部。随着互联网的应用和普及,竞争的日益激烈,企业之间组合价值链联盟的趋势也越来越明显。企业更加关心自己核心能力的建设和发展,发展整个价值链中一个环节,如研发、生产、物流等环节。

    7.2 SIPOC

    SIPOC是由5个字母的简称组合而成的,分别是:

    -S:Supplier/供应者:向核心流程提供关键信息、材料或其他资源的实体。流程可能会有众多的供应者,只列出提供关键资源的供应者即可。

    -I:Input/输入:供应者输入的资源,要明确说明输入资源的要求,如输入的某种标准的材料、输入的某种类型的信息等。

    -P:Process/流程:使输入转化为输出的一组活动,企业通过一系列的活动使输入的内容增加价值,成为输出。

    -O:Output/输出:流程的产出即产品。输出也可能是多样的,但只需要列出主要的和关键的成果。

    -C:Customer/客户:接受输出的人、组织或流程,不仅指外部顾客,而且包括内部顾客,如材料供应流程的内部顾客就是生产部门,生产部门的内部顾客就是营销部门。

    SIPOC图是一个高层次的流程设计图,它包括了流程的输入、输出、供应者、客户和流程的步骤5方面的信息。设计的过程是首先画出流程的各个步骤,再设计出流程的主要输出物,以及这些输出的使用者和后续流程;之后再识别流程的输入和输入的要求;最后发现输入物的提供者,可以是前续流程、IT系统、供应商等。SIPOC图能展示出一组跨越职能部门界限的流程,可以用一张图勾勒整个企业或者业务部门的流程图4.26中的步骤1~5体现了以上描述的SIPOC图的设计顺序。

    7.3 BPMN

    BPMN用一种类似于流程图的图表形式来描述业务流程,最初由业务流程管理计划组织(Business Process Management Initiative,BPMI)制定和发展,目前由对象管理组织(Object Management Group,OMG)来维护管理。BPMN是一种图形化的建模工具,为不懂IT技术的管理人员、分析人员和程序开发人员提供了一种简单易懂的标注符号标准。下面以BPMN的第2个版本(BPMN 2.0)为基础进行介绍。

    BPMN 2.0包含了协作视图(CollaborationView)、流程视图(ProcessView)、编排视图(ChoreographyView)3种视图。BPMN 2.0以业务流程图(Business Process Diagram,BPD)为核心,每个BPD根据提供的模型类型不同可以有3种基本的类型:Collaborative (Global) B2B Processes协作图,主要用来描述两个以上的业务实体或者参与者之间的交互、协作的情况;Internal (Private) Business Processes独立图,主要关注某一个参与者内部业务流程的流转;Public (Abstract) Process抽象图,用来描述内部业务流程与外界的交互,关注点在交互,内部流程中不与外界交互的活动将被忽略。BPMN 2.0全景如图5-7所示。

                    图5-7 BPMN 2.0全景图

    流程(Process)描述了一个组织内部开展具有一定目的的工作所需进行的有序活动(Activities)。在BPMN 2.0中,流程由定义了有限执行语义的活动(Activities)、事件(Events)、网关(Gateways)和顺序流(Sequence Flow)等元素组成。

    协作视图通常包含两个或多个池(Pool),代表相互协作的参与者。相互协作过程中通过消息流(Message Flow)进行交互。

    编排(Choreography)是一种流程类型,它更关注于参与者的消息交互上,而不是业务参与者执行工作的编制。

    8 业务组件

    8.1 业务组件模型

    业务组件模型由IBM公司提出,采用目标、资源、活动、治理、服务5个标准属性来表达能力以及能力之间的关系。该模型可帮助管理者评估整个企业的目标和战略,降低风险,推动业务绩效,提高生产率,控制成本,改善资本效率,增加财务的可预测性。一般每个行业都有该行业的业务组件模型总图模板,企业在设计自身的业务组件模型总图的过程中可以将行业模板作为参考,并结合自身的业务范围与业务特点进行调整。最终的业务组件模型总图是一个二维矩阵,纵轴代表了企业的管理层级,横轴代表了企业级的业务能力(完整覆盖企业业务范围所需具备的业务能力),每一个交叉点就是某一企业级业务能力在某一管理层级下对应的业务能力,该业务能力的实现将需要一个或多个业务组件的共同支撑。业务组件模型可按照业务能力和责任级别两个维度对组件进行组织。如图8.1所示,通过这一模型,管理人员就可以设想当时的业务活动是如何通过一系列相互联系的模块运行实施的。

                         图8.1 业务组件总体模型图

    按照业务能力划分各种活动并形成组件,使人们从较高层面掌握该组件为企业提供的价值。不同行业的不同公司在建立能力模型时会采取不同的做法,但无论如何,各项活动都应该根据特定的能力进行排队。

    为每个活动指定一个责任级别,即战略级别、管理级别和操作级别。还可以帮助管理人员充实组件的用途。组件的级别应该十分直观,但也会存在例外情况。

    ■ 战略级别。本级别的组件应该向其他组件提供战略方向和公司策略。此外,还应该促进组件间的配合。

    ■ 管理级别。这些中层组件在引导级别和执行级别的组件之间发挥相互制衡的作用。它们监控业绩、管理例外情况并发挥看管资产和信息的作用。

    ■ 操作级别。这些“现场”组件所提供的业务行动可以促进企业的价值实现。它们处理各种资产和信息,供其他组件或最终客户使用。

    8.2  业务组件

    业务组件模型阶段最主要的工作就是设计出本企业的业务组件模型总图。业务组件不同于业务活动与业务流程,它是将企业中的业务功能(如研发、设计、生产、销售、物流、财务等)进行模块化组装,形成一个个业务组件,每个业务组件都有可能成为一个独立的业务模块,但并没有一对一的映射关系。业务组件是构建专业化企业的功能模块。如图8.2所示,每个业务组件包含5个维度:

                图8.2 业务组件图及其5个维度

    ■ 组件的业务用途(Business Purpose)是它在组织内部存在的目的,表明该组件向其他组件提供的价值。

    ■ 为了实现业务用途,每个组件都要执行一系列相互独立的活动(Activities)。

    ■ 组件需要各种资源(Resources),如人员、知识和资产等来支持这些活动。

    ■ 每个组件都根据自己的治理模式(Governance Model),以相对独立的实体方式进行管理。

    ■ 每个业务组件都可以提供和接收业务服务(Business Services)。

    业务组件具备的主要特征:

    ■ 业务组件由一定的资源、技术与人员组成,具备一定的业务能力并能实现一定的业务目标。

    ■ 业务组件之间没有明显的界限,它既可以独自完成一定的业务目标,也可以作为一种业务功能(服务)以标准化的形式被其他业务组件所调用。

    ■ 业务组件是多个业务活动的聚合,相比于业务活动具有更大的粒度,同一组件内的业务活动紧密聚合,不同组件中的业务活动是松耦合的形式,企业中所有的业务活动都必须属于且只能属于某一业务组件。

    ■ 业务组件覆盖了企业全部的业务活动,业务组件之间松耦合的特点,使得某一业务组件既可由企业自身来承担其运行,也可以外包给其他企业。

    8.3 业务组件模型的应用

    业务组件模型主要是在战略规划、架构设计、业务模型转型、流程设计和支持服务系统设计上有所作用。战略规划主要是绘制企业的战略蓝图,通过热点组件来发现企业的战略性组件和业务。通过绘制未来目标的业务组件模型图,可以进行业务模型的转型。企业级业务服务映射的是企业架构中的业务架构。在这里可以映射到企业IT架构中的应用架构。企业通过业务架构分析,可以形成业务组件模型,当进行IT转换后,业务组件转换为应用组件。

    8.4 小结

    业务组件模型由IBM公司提出,指用目标、资源、活动、治理、服务5个标准属性来表达能力以及能力之间的关系,主要包括了5个方面的步骤:

    1)通过战略分析与评估,将企业战略具化为具体指标以及实现指标所应具备的关键能力。

    2)从企业当前部门职能、业务开展、产品服务等角度出发,以目标、资源、活动、治理、服务5个标准维度对企业当前业务能力进行抽象,形成描述企业当前业务能力架构的业务组件图。

    3)分析业务组件服务,梳理当前产生服务的所有流程,形成流程体系。

    4)根据战略分析形成关键能力需求,得出企业应该具备的组件能力。

    5)探寻其中的热点组件能力,并对业务组件进行组织、流程、IT、治理、资源等维度的分析。

    9 参考资料

    《企业级业务架构方法论与实战》

    《企业架构的数字化转型》

    《流程管理风暴》

    《企业架构与IT战略规划设计教程》

    《跟我们学建流程体系》

    https://publications.opengroup.org/

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  • 数据分析法、数据分析方法论总结

    千次阅读 2021-12-25 11:00:53
    数据分析方法论 1、5W2H分析法 2、PEST分析法 3、逻辑树分析法 4、4P营销理论 ... 数据分析法则是指具体的分析方法,如常见的对比分析、交叉分析相关分析、回归分析、聚类分析等数据分析法。数据分析法.

    数据分析方法论

    1、5W2H分析法

    2、PEST分析法

    3、逻辑树分析法

    4、4P营销理论

    5、用户使用行为理论

    6、波特五力

    7、SWOT分析

     8、内外因素评价矩阵

    数据分析法 


    • 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如从哪几方面开展数据分析,各方面包含什么内容和指标。
    • 数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析,它就像一个数据分析前期的规划,指导着后期数据分析工作的开展。
    • 数据分析法则是指具体的分析方法,如常见的对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等数据分析法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

    1、5W2H分析法

     

    (1)5W2H又称为七问分析法,是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)

    (2)可用于:用户购买行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    (3)例子:这里举的例子并不代表用户购买行为就只有这些内容,具体问题具体分析。

    2、PEST分析法

     

    (1)PEST分析法用于对宏观环境进行分析。宏观环境又称为一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素做分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都对应政治环境(Political)、经济环境(Economic)、技术环境(Technological)和社会文化环境(Social)这四类影响企业的主要外部环境因素进行分析,这种方法简称为PEST分析法。

    (2)可用于:战略分析等。

    (3)例子:........

    3、逻辑树分析法

     (1)逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是最常用的工具之一,它是将问题的所有子问题分层罗列,从高层开始,并逐步向下扩展。逻辑树的作用主要是帮助自己理清思路,避免进行重复和无关的思考。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    • 要素化:把相同问题总结归纳成要素
    • 框架化:各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则
    • 关联化:框架内的各要素组织成框架,遵守不重不漏的原则

    (2)可用于:费米问题、公司出现的某些问题等

    (3)例子:……

    4、4P营销理论

    (1)4P营销理论被归结为四个基本策略的组合,即产品 ( Product )、价格( Price )、促销( Promotion)、渠道(Place ),由于这四个词的英文字头都是P,所以简称为“4P”。

    (2)可用于:公司业务分析、营销决策等

    (3)例子:……

    5、用户使用行为理论

    (1)用户使用行为是指用户为获取,使用物品或服务所采取的各种行动,用户对产品首先需要有一个认知,熟悉的过程,然后在使用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。

    (2)可用于:网站分析等

    (3)例子:

    6、波特五力

    (1)波特五力模型是迈克尔波特(Michael Porter)于20世纪80年代初提出。他认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量,这五种力量综合起来影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。五种力量分别为同行业内现有竞争者的竞争能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、供应商的讨价还价能力与购买者的议价能力。

    (2)可用于:企业的竞争战略分析等

    (3)例子:

    假设你是电磁炉厂商:

    • 你要生产电磁炉,就要购买面板等原材料,为此你要和谁打交道?供应商。你当然希望原材料价格越低越好,而供应商则希望原材料价格越高越好,你和供应商是讨价还价的关系,供应商是影响你生 存状态的第一个力。
    • 你生产电磁炉是自己用吗?不是,你是要卖出去的。卖给谁?购买者。你当然希望售价越高越好,而购买者则相反,你和购买者同样是讨价还价的关系,购买者是影响你生存状态的第二个力。
    • 市场上只有你生产电磁炉吗?不是,还有九阳、尚朋堂等,他们和你生产同样的产品,面对同样的购买者,是你的直接竞争对手,和你的市场份额此消彼长。直接竞争对手是影响你生存状态的第三个 力。
    • 还有一些企业,虽然和你生产的不是同样的产品,但却和你满足同样的市场需求。比如,满足消费者做饭需求的产品除了你的电磁 炉,还有微波炉、灶具等。微波炉与灶具就是替代品,对你的电磁炉具有一定的替代作用,是影响你生存状态的第四个力。
    • 电磁炉是小家电,比大家电(冰箱、洗衣机、空调、电视等)工艺简单、利润丰厚,因此,一些大家电企业觊觎电磁炉市场,伺机进 入。他们是潜在进入者,将会和你瓜分同一杯羹,是影响你生存状态的第五个力。

    7、SWOT分析

     

    (1)SWOT分析,即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。

    S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势、O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁。按照企业竞争战略的完整概念,战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。

    优势和劣势是内部因素可用波特五力分析,机会和威胁是外部因素可用PEST分析法分析。

    (2)可用于:战略分析等

    (3)例子:

    某购物中心网上商城SWOT分析:

     8、内外因素评价矩阵

    (1)量化SWOT分析中的机会、威胁、 优势和劣势,并根据量化的分值做出决策,这种对SWOT分析量化的方法叫作内外因素评价矩阵。

    • 内部因素评价矩阵(Internal Factor Evaluation Matrix,IFE 矩阵)量化和对比的是SWOT分析中的优势和劣势
    • 外部因素评价矩阵(External Factor Evaluation Matrix,EFE矩 阵)量化和对比的是SWOT分析中的机会和威胁
    • 内外因素评价矩阵是对IFE矩阵和EFE矩阵的统称

    内外因素评价矩阵又是如何量化SWOT分析中的各个因素的呢?

    • 首先,分别计算各个因素的评分和权重。
    • 接着,分别计算机会、威胁、优势、劣势的加权平均数。
    • 最后,用加权平均数的大小判断市场吸引力和企业竞争力,并给出相应的战略建议。

    (2)可用于:企业战略分析等

    (3)例子:某购物中心网上商城战略分析

    RATER指数、4W模式、KANO模型PSM模型、PFM模型、帕累托分析、漏斗模型、AB测试、客户价值模型、波士顿矩阵、CRISP-DM、SEMMA、聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析、用户模型、留存分析、分组分析、矩阵分析、关联分析、多维度拆解分析方法、杜邦分析方法、AARRR漏斗分析方法、层次分析法(AHP)、……

    展开全文
  • 从混沌系统的角度分析企业环境是一种新的企业管理观念。企业如何适应混沌的外部环境,制订有效的发展战略,从而实现可持续发展。是研究企业战略管理的一个重要课题。企业所面临的动态环境表现在商业活动日趋全球化、...
  • 价格昂贵,银行或者大企业才买的起,做离线的分析或者模型用。 SPSS :SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案)是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、...

    目录

    《Linkedln:2016年中国互联网最热职位人才库报告》

    Python3.x 常用的新特性

    字符串编码格式回顾:

    DIKW 体系

    数据建模基础


    《Linkedln:2016年中国互联网最热职位人才库报告》

    互联网最热职位排序:

    人才供给指数:

    城市分布:

    从业年限统计:

    课程简介:

    • 近两年来,数据分析师的岗位需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。Python语言的易学性、快速开发,拥有丰富强大的扩展库和成熟的框架等特性很好地满足了数据分析师的职业技能要求。

    Python版本

    Python 2 or Python 3

    • Python 2.x 是早期版本,Python 3.x是当前版本
    • Python 2.7 (2.x的最终版)于2010年发布后很少有大的更新
    • Python 2.x 比 Python3.x 拥有更多的工具库
    • 大多数Linux系统默认安装的仍是 Python 2.x
    • 版本选择取决于要解决的问题

    建议选择 Python 2.x 的情况:

    • 部署环境不可控,Python版本不能自行选择
    • 某些工具库还没有提供支持 Python 3.x。
    • 如果选择使用 Python 3.x,需要确定要用的工具库支持新版本。

    注意:本课程将会使用Python 3.x 版本

    Python环境及IDE

    Python环境

    Anaconda(水蟒):是一个科学计算软件发行版,集成了大量常用扩展包的环境,包含了 conda、Python 等 180 多个科学计算包及其依赖项,并且支持所有操作系统平台。下载地址:https://www.continuum.io/downloads

    安装包:pip install xxx,conda install xxx

    卸载包:pip uninstall xxx,conda uninstall xxx

    升级包:pip install upgrade xxx,conda update xxx

    IDE

    Jupyter Notebook:

    命令:jupyter notebook

    1. Anaconda自带,无需单独安装
    2. 实时查看运行过程
    3. 基本的web编辑器(本地)
    4. .ipynb 文件分享
    5. 可交互式
    6. 记录历史运行结果

    IPython:

    命令:ipython

    1. Anaconda自带,无需单独安装
    2. Python的交互式命令行 Shell
    3. 可交互式
    4. 记录历史运行结果
    5. 及时验证想法

    Spyder:

    命令:spyder

    1. Anaconda自带,无需单独安装
    2. 完全免费,适合熟悉Matlab的用户
    3. 功能强大,使用简单的图形界面开发环境

    PyCharm:

    1. 需要自行安装:https://www.jetbrains.com/pycharm/download
    2. PyCharm,JetBrains的精品,全平台支持,不多解释了。

    Python3.x 常用的新特性

    • print() 是函数,不是一个语句

    • raw_input()输入函数,改为 input()

    • Python 3 对文本和二进制数据做了更为清晰的区分。

      1. 文本由unicode表示,为str类型
      2. 二进制数据由bytes (字节包)表示,为bytes类型
    • 新增数据类型 bytes (字节包),代表二进制数据以及被编码的文本字符串前有个前缀b

    • Python3中 bytes 与 str 转换

      1. str 可以编码(encode)成 bytes
      2. bytes 可以解码(decode)成 str
    • 字符串格式化输出方式:新增format()方式

    • dict类型变化

      之前的 iterkeys(), itervalues(), iteritems(),

      改为现在的 keys(), values(), items()

    字符串编码格式回顾:

    • ASCII:早起计算机保存英文字符的编码方式

    • GB2312:对ASCII的中文扩展

    • GBK/GB18030:包括了GB2312的所有内容,同时又增加了近20000个新的汉字和符号

    • Unicode:包括了全球的符合和编码。每个字符用3~4个字节表示,浪费空间

    • UTF-8:可变长的编码方式,在互联网上使用最广泛的一种Unicode的实现方式,根据语种决定字符长度,如一个汉字3个字节,一个字母1个字节,也是Linux环境下默认编码格式。

    DIKW 体系

    DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系,可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段,他写道:“我们在哪里丢失了知识中的智慧?又在哪里丢失了信息中的知识?”(Where is the wisdom we have lost in knowledge? / Where is the knowledge we have lost in information?)。

    1982年12月,美国教育家哈蓝·克利夫兰引用艾略特的这些诗句在其出版的《未来主义者》一书提出了“信息即资源”(Information as a Resource)的主张。

    其后,教育家米兰·瑟兰尼、管理思想家罗素·艾可夫进一步对此理论发扬光大,前者在1987年撰写了《管理支援系统:迈向整合知识管理》(Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management ),后者在1989年撰写了《从数据到智慧》(“From Data to Wisdom”,Human Systems Management)。

    数据工程领域中的DIKW体系

    D:Data (数据),是 DIKW 体系中最低级的材料,一般指原始数据,包含(或不包含)有用的信息。

    I:Information (信息),作为一个概念,信息有着多种多样的含义。在数据工程里,表示由数据工程师(使用相关工具)或者 数据科学家(使用数学方法),按照某种特定规则,对原始数据进行整合提取后,找出来的更高层数据(具体数据)。

    K:Knowledge (知识),是对某个主题的确定认识,并且这些认识拥有潜在的能力为特定目的而使用。在数据工程里,表示对信息进行针对性的实用化,让提取的信息可以用于商业应用或学术研究。

    W:Wisdom (智慧),表示对知识进行独立的思考分析,得出的某些结论。在数据工程里,工程师和科学家做了大量的工作用计算机程序尽可能多地提取了价值(I/K),然而真正要从数据中洞察出更高的价值,甚至能够对未来的情况进行预测,则需要数据分析师。

    数据工程 领域职业划分:

    数据工程是一整套对数据(D)进行采集、处理、提取价值(变为 I 或 K)的过程。

    首先介绍一下相关的几种角色: Data Engineer(数据工程师), Data Scientist(数据科学家), Data Analyst(数据分析师)。 这三个角色任务重叠性高,要求合作密切,但各负责的领域稍有不同。大部分公司里的这些角色都会根据每个人本身的技能长短而身兼数职, 所以有时候比较难以区分:

    • Data Engineer 数据工程师: 分析数据少不了需要运用计算机和各种工具自动化数据处理的过程, 包括数据格式转换, 储存, 更新, 查询。 数据工程师的工作就是开发工具完成自动化的过程, 属于 基础设施/工具(Infrastructure/Tools)层。

      但是这个角色出现的频率不多 ,因为有现成的MySQL, Oracle等数据库技术, 很多大公司只需要DBA就足够了。而 Hadoop, MongoDB 等 NoSQL 技术的开源, 更是使在大数据的场景下都没有太多 数据工程师 的事,一般都是交给 数据科学家 。


    • Data Scientist 数据科学家: 数据科学家是与数学相结合的中间角色, 需要用数学方法处理原始数据找出肉眼看不到的更高层数据, 一般是运用 统计机器学习(Statistical Machine Learning)或者 深度学习(Deep Learning)。

      有人称 Data Scientist 为 编程统计学家(Programming Statistician),因为他们需要有很好的统计学基础,但也需要参与程序的开发(基于 Infrastructure 之上),而现在很多很多的数据科学家 职位都要求身兼数据工程师。 数据科学家 是把 D 转为 I 或 K 的主力军


    • Data Analyst 数据分析师: 数据工程师和数据科学家做了大量的工作,用计算机程序尽可能多地提取了价值(I/K),然而真正要从数据中洞察出更高的价值, 则需要依靠丰富的行业经验和洞察力, 这些都需要人力的干预。

      Data Analyst 需要的是对所在业务有深刻了解, 能熟练运用手上的工具(无论是 Excel, SPSS也好, Python/R也好,工程师给你开发的工具也好,必要时还要能自己充当工程师和科学家,力尽所能得到自己需要的工具),有针对性地对数据作分析,并且需要把发现的成果向其他职能部门呈现出来,最终变为行动,这就是把数据最终得出 Wisdom

    什么是数据分析:

    百度百科:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

    数据分析的过程:

    1. 数据收集:本地数据或者网络数据的采集与操作.

    2. 数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。

    3. 数据分析:数据的科学计算,使用相关数据工具进行分析。

    4. 数据展现:数据可视化,使用相关工具对分析出的数据进行展示。

    数据分析的工具:

    • SAS:SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)公司开发的统计分析软件,是一个功能强大的数据库整合平台。价格昂贵,银行或者大企业才买的起,做离线的分析或者模型用。

    • SPSS:SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案)是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品,迄今已有40余年的成长历史,价格昂贵。

    • R/MATLAB:适合做学术性质的数据分析,在实际应用上需要额外转换为Python或Scala来实现,而且MATLAB(MathWorks公司出品的商业数学软件)是收费的。

    • Scala:是一门函数式编程语言,熟练使用后开发效率较高,配合Spark适合大规模的数据分析和处理,Scala的运行环境是JVM。

    • Python:Python在数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的框架和算法库,完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和机器学习领域,Python非常非常流行。

    数据建模基础

    大数据分析场景和模型应用

    数据分析建模需要先明确业务需求,然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析

    • 如果分析的目的是描述目标行为模式,就采用描述型数据分析,描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。

    • 如果是预测型数据分析,就是量化未来一段时间内,某个事件的发生概率。有两大预测分析模型, 分类预测 和 回归预测

    常见的数据建模分类

    分类与回归

    • 分类:是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个模型将输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。

    • 回归:是基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在的规律,得到响应的判断。并可用于预报、控制等问题。

    应用:

    信用卡申请人风险评估、预测公司业务增长量、预测房价,未来的天气情况等

    原理:

    • 回归:用属性的 历史数据 预测未来趋势。算法首先假设一些已知类型的函数可以匹配目标数据,然后分析匹配后的误差,确定一个与目标数据匹配程度最好的函数。回归是对真实值的一种 逼近预测

    • 分类:将数据映射到 预先定义的 群组或类。算法要求基于数据 特征值 来定义类别,把具有某些特征的数据项映射到给定的某个类别上。分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一个。 在机器学习方法里,分类属于监督学习。

    区别:

    分类模型采用 离散预测值,回归模型采用 连续的预测值

    聚类

    • 聚类:就是将相似的事物聚集在一起,不相似的事物划分到不同的类别的过程。

    • 聚类分析:又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。

    应用:

    根据症状归纳特定疾病、发现信用卡高级用户、根据上网行为对客户分群从而进行精确营销等。

    原理:

    在没有给定划分类的情况下,根据信息相似度进行信息聚类。

    聚类的输入是一组 未被标记的数据,根据样本特征的距离或相似度进行划分。划分原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性。

    不同于分类,聚类事先 没有任何训练样本,直接对数据进行建模。聚类分析的目标,就是在相似的基础上收集数据来分类。 在机器学习方法里,聚类属于无监督学习。

    时序模型

    • 不管在哪个领域中(如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等),时间序列(time series)数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或测量到的任何事物,都可以形成一段时间序列。时间序列大多都是固定频率的,数据点将根据某种规律定期出现。

    应用:

    下个季度的商品销量或库存量是多少?明天用电量是多少?今天的北京地铁13号线的人流情况?

    原理:

    描述 基于时间或其他序列的 经常发生的规律或趋势,并对其建模。 与回归一样,用已知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是 变量所处时间的不同。重点考察数据之间在 时间维度上的关联性

    常见的数据分析应用场景如下:

    市场营销

    • 营销响应分析建模(逻辑回归,决策树)
    • 净提升度分析建模(关联规则)
    • 客户保有分析建模(卡普兰梅尔分析,神经网络)
    • 购物蓝分析(关联分析Apriori)
    • 自动推荐系统(协同过滤推荐,基于内容推荐,基于人口统计推荐,基于知识推荐,组合推荐,关联规则)
    • 客户细分(聚类)
    • 流失预测(逻辑回归)

    风险管理

    • 客户信用风险评分(SVM,决策树,神经网络)
    • 市场风险评分建模(逻辑回归和决策树)
    • 运营风险评分建模(SVM)
    • 欺诈检测(决策树,聚类,社交网络)

     

     

     

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空空如也

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