身處互聯網大數據時代，你還在依靠自身經驗作出決策嗎？一起來看看數據能為我們做些什麼吧！
身處互聯網大數據時代，你還在依靠自身經驗作出決策嗎？一起來看看數據能為我們做些什麼吧！
背景及分析目的
軟件為了方便業務員的使用，對客戶做了簡單的分類，打上標籤。即試用A產品的客戶中，試用期間總查看量>50被判定為優質試用客戶。
其中的判定條件據說是當初老闆拍腦袋定下來的，（額。。。。此處省略一萬字）那既然我們心存懷疑，那就啥也不說了，來做個試驗吧。
準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
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背景及分析目的
軟件為了方便業務員的使用，對客戶做了簡單的分類，打上標籤。即試用A產品的客戶中，試用期間總查看量>50被判定為優質試用客戶。
其中的判定條件據說是當初老闆拍腦袋定下來的，（額。。。。此處省略一萬字）那既然我們心存懷疑，那就啥也不說了，來做個試驗吧。
準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
身處互聯網大數據時代，你還在依靠自身經驗作出決策嗎？一起來看看數據能為我們做些什麼吧！
背景及分析目的
軟件為了方便業務員的使用，對客戶做了簡單的分類，打上標籤。即試用A產品的客戶中，試用期間總查看量>50被判定為優質試用客戶。
其中的判定條件據說是當初老闆拍腦袋定下來的，（額。。。。此處省略一萬字）那既然我們心存懷疑，那就啥也不說了，來做個試驗吧。
準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
試用後成交客戶的查看量分佈
2、試用後未成交客戶的查看量分佈情況（客戶後來沒有成交，能體現在低查看量上嗎？）
身處互聯網大數據時代，你還在依靠自身經驗作出決策嗎？一起來看看數據能為我們做些什麼吧！
背景及分析目的
軟件為了方便業務員的使用，對客戶做了簡單的分類，打上標籤。即試用A產品的客戶中，試用期間總查看量>50被判定為優質試用客戶。
其中的判定條件據說是當初老闆拍腦袋定下來的，（額。。。。此處省略一萬字）那既然我們心存懷疑，那就啥也不說了，來做個試驗吧。
準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
試用後成交客戶的查看量分佈
2、試用後未成交客戶的查看量分佈情況（客戶後來沒有成交，能體現在低查看量上嗎？）
試用後未成交客戶的查看量分佈
我們從上面兩張分佈圖似乎也並沒有看出什麼很明顯的結論，只是從對比中看出查看量和成交之間是存在一定的關聯性的。
分析 2.0
我們再來把邏輯關係捋一捋：
我們主要是想知道試用期間的查看量大小與後期是否成交的相關性，當然，依據業務常識來看，相關性的存在是必然的。只是我們需要一個查看量和成交概率之間的明顯對應關係。
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軟件為了方便業務員的使用，對客戶做了簡單的分類，打上標籤。即試用A產品的客戶中，試用期間總查看量>50被判定為優質試用客戶。
其中的判定條件據說是當初老闆拍腦袋定下來的，（額。。。。此處省略一萬字）那既然我們心存懷疑，那就啥也不說了，來做個試驗吧。
準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
試用後成交客戶的查看量分佈
2、試用後未成交客戶的查看量分佈情況（客戶後來沒有成交，能體現在低查看量上嗎？）
試用後未成交客戶的查看量分佈
我們從上面兩張分佈圖似乎也並沒有看出什麼很明顯的結論，只是從對比中看出查看量和成交之間是存在一定的關聯性的。
分析 2.0
我們再來把邏輯關係捋一捋：
我們主要是想知道試用期間的查看量大小與後期是否成交的相關性，當然，依據業務常識來看，相關性的存在是必然的。只是我們需要一個查看量和成交概率之間的明顯對應關係。
那麼難點就在於如何確定各查看量區間的成交概率了。我們嘗試用下表去定義一個成交概率，看能不能找出些規律。
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統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
試用後成交客戶的查看量分佈
2、試用後未成交客戶的查看量分佈情況（客戶後來沒有成交，能體現在低查看量上嗎？）
試用後未成交客戶的查看量分佈
我們從上面兩張分佈圖似乎也並沒有看出什麼很明顯的結論，只是從對比中看出查看量和成交之間是存在一定的關聯性的。
分析 2.0
我們再來把邏輯關係捋一捋：
我們主要是想知道試用期間的查看量大小與後期是否成交的相關性，當然，依據業務常識來看，相關性的存在是必然的。只是我們需要一個查看量和成交概率之間的明顯對應關係。
那麼難點就在於如何確定各查看量區間的成交概率了。我們嘗試用下表去定義一個成交概率，看能不能找出些規律。
根據上圖數據，我們可以製作成交概率分佈圖，看看成交概率集中分佈在哪個查看量區間，是否有我們想要的結果？
身處互聯網大數據時代，你還在依靠自身經驗作出決策嗎？一起來看看數據能為我們做些什麼吧！
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準備工作
取數，仔細核對統計口徑，確保數據是真實有效且具有代表性
統計學總體來說是一門研究概率和相關性的學科，“計”代表的是計算顯而易見，而“統”在詞典裡的解釋是總括、全部。
這常常使我們感到困惑，因為在實際場景中，沒有哪一份數據是全部的，我們只能獲得一份樣本，統計學就是依據一份有代表性的樣本推測總體的情況，以及事物之間的相關性。
分析 1.0
1、看試用後成交客戶的查看量分佈情況（已成交客戶普遍存在查看量高的情況嗎？）
試用後成交客戶的查看量分佈
2、試用後未成交客戶的查看量分佈情況（客戶後來沒有成交，能體現在低查看量上嗎？）
試用後未成交客戶的查看量分佈
我們從上面兩張分佈圖似乎也並沒有看出什麼很明顯的結論，只是從對比中看出查看量和成交之間是存在一定的關聯性的。
分析 2.0
我們再來把邏輯關係捋一捋：
我們主要是想知道試用期間的查看量大小與後期是否成交的相關性，當然，依據業務常識來看，相關性的存在是必然的。只是我們需要一個查看量和成交概率之間的明顯對應關係。
那麼難點就在於如何確定各查看量區間的成交概率了。我們嘗試用下表去定義一個成交概率，看能不能找出些規律。
根據上圖數據，我們可以製作成交概率分佈圖，看看成交概率集中分佈在哪個查看量區間，是否有我們想要的結果？
成交概率分佈圖
結論
如上圖所示，我們得到了查看量的成交概率分佈，除此之外我們還作了一條累計成交概率線輔助我們分析，從累計成交概率線我們可以知道：
1、圖中紅色箭頭所示的為老闆拍腦袋定出來的標準，即認為總查看量大於50的客戶為優質客戶，從我們數據上看查看量大於50的客戶成交概率為33.8%。
2、從累計成交概率線的重要臨界點（總查看量在100～150區間）可以得知，如果總查看量高於100以後，成交概率會較大幅度的提升。
3、依據該圖，我們可以根據實際的需求制定優質客戶的判定規則，比如我們覺得成交概率高於50%的才能算作優質客戶的話，我們就應該將標準定為總查看量在300以上。