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数据模型与数据分析

原创 Linux操作系统 作者:zj2009072204 时间:2013-09-10 11:18:34 0 删除 编辑
我在Itpub上看见一篇关于“数据模型与数据分析”的帖子,没怎么看懂,所以先copy过来留作日志。
“现在就说到数据模型来进行数据分析了。就拿大家常见的客户行为分析,从我举的例子中可以看出,客户行为分析其实可以贯穿全部数据模型,因为任何一个专题,都可能影响客户的行为,包括商品生命周期。 那反过来说,我们能不能设计模型的时候,从客户行为来设计呢?
我想如果以数据分析,甚至BI应用层面作为数据模型构建的基础,那是十分荒谬的。这也是为啥要将数据模型、数据分析、BI应用作为三个阶段独立又结合上下层关系考虑。众所周知,客户行为的分析,必须从哪些地方可能影响客户行为入手,例如电商,就包括商品(商品品类和价格为主)是否符合预期、网站是否能帮助他快速找到合适的商品(包括商品描述是否能让客户足够知晓)、下单和付费是否满足客户的习惯、出货和快递是否及时、商品到货后是否达到他预期、客服服务是否及时满意、是否根据客户的需求有相关活动等对客户有利的提醒、提示,等等。
那如果你要根据这些东西来建模,势必杂乱无章。当你有新的因素导致客户行为变化的时候, 是否又有进行模型改变? 所以根据数据分析来进行数据建模,是十分荒谬的。那么基于数据模型,如何进行数据分析呢?我想至少有2个出发点进行分析,一是客户的需求方向进行分析,二是从数据异常入手进行分析。如果客户只提出要几张报表,那么可能是客户定位这个系统就是报表系统,而非BI系统,或者客户想建BI系统,但不知道BI是何物,以为BI就是更方便地出他们原有的报表而已。就拿客户分析来说,针对不同行业不同企业的特点,有着不同的分析目的,这需要多和客户交流确认分析目的。二是客户数据异常分析,包括客户生命周期变化、访问周期异常、商品喜好购买异常。
“第一个模型,就是拿来扔掉的”这句话是是相对的,如果一个模型仅仅使用了几个月就重建,显然成本和代价太大。如果用了2、3年甚至更久再重构,那这个模型才能产生应有的价值,下一步重构也才能更有针对性。另外有一点,数据建模还是建立在分析点和可能的预测应用的话,还是有局限性的。正规的数据建模步骤,应该同时从数据架构,和业务模型两个方面分别设计和思考。业务模型是对业务进行全面的业务流程和关系进行梳理,然后抽象成为概念模型,然后才是落地到数据模型中去。所以数据模型应该远高于需求、潜在的预测需求的视角,需要很资深的业务和技术人员一起来制定。但是当前这样做的很少。”

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