以下文章來源於林驥 ，作者林驥

1. 為什麼學習方差分析？

學習方差分析的原因主要有以下幾點：

01 金融行業完整指標體系

經營發展指標

以下文章來源於木木自由 ，作者木兮

本文將整理一些常見的資料模型，希望大家能建立一個資料模型分析思維意識，優先根據有效的資料模型進行精細化分析、資料探勘等，確保分析結果的有效性和正確性。

一個成功的資料探勘專案，首先要有準確的事業需求描述，之後則要求專案相關人員自始至終對事業有正確的理解和判斷。對事業的理解和思考，永遠高於專案的分類和分析技術的選擇。

數據君最近閱讀了《資料探勘與資料化營運實戰：思路、方法、技巧與應用》一書，獲益良多，特將其中第三章總結整理後與大家分享。

數據君最近看到一個有趣的超市分析案例，這個作品不僅講了一個故事，還講解了如何一步步生成分析報告。該作品分析框架解讀清晰，具有完整的資料分析過程體現，其次作者採用了資料視覺化故事形式呈現，佈局合理，能提供有意義的資料見解，體現對事業的指導作用，非常值得大家學習！

01 事業背景/需求痛點

事業背景

在分析資料過程中，你是不是經常遇到很多異常資料的問題，比如：

● 某家商店近一週的成交量環比突然下降了10%

近年來，電商行業進入了高度內卷化的紅海階段，如何透過資料分析實現庫存管理的精細化，成為企業提升競爭力的關鍵。針對庫存管理這個場景，數據君為大家總結了四種典型的庫存分析方法。

01 商品分類與補貨最佳化

基於帕累託分析法和ABC+XYZ分類法，對商品進行細化分類

隨著全球經濟低迷的持續影響，許多行業都面臨著前所未有的變革與挑戰。然而，在這樣動盪的時期，卻有一個行業“悄悄復甦”。據資料顯示，2023 年上半年社會消費品零售總額同比增長 8.2%，最終消費支出對經濟增長貢獻率達 77.2%，比去年全年明顯回升，消費需求成為三大需求中拉動經濟增長的最主要因素。

在上述市場背景之下，消費零售企業一方面需積極拓展新事業開啟市場，向品牌集中化、產品多樣化、模式多元化方向轉型；另一方面，存量會員客群的營運成為消費零售企業自發性營運的的第二個核心抓手，這是考驗消費零售企業“主動造血能力“的關鍵核心。

數據君最近看到一個有趣的服裝銷售資料分析案例，該作品分析內容豐富、分析框架很清晰，基於企業脫敏資料，其經營落地性很強。其次作品採用多種資料分析方法（四象限，購物籃，帕累託，二八法則，圖示，子彈圖等等）對服裝銷售資料進行分析，對BI學習者有很大的參考意義，分析思路很清晰，緊密關聯經營，非常值得大家學習！

01 經營背景

2022年，某服裝公司開始對店鋪進行目標考核，其中完成80%以上，員工績效係數為1.1；完成90%以上，員工績效係數為1.2；超過100%員工績效係數為1.5；之後每超過10%，績效係數多加0.2。

以下文章來源於數據分析星球 ，作者數據分析星球

01 什麼是相關性分析？

當我們面對海量資料時，如何從中提取有價值的資訊？相關性分析是資料分析中非常重要的一環，它可以幫助我們瞭解資料之間的關係，為我們做出更好的決策提供依據。在本篇文章中，我們將結合一個實際的業務場景，來介紹相關性分析的基本概念、步驟和應用，並探討其侷限性和注意事項。