资料参考
商业分析案例的写作框架
商业分析案例目的
解决一个具体的、实际的业务问题，让数据创造商业价值。
因为问题定位的模糊，就无法确定用什么统计方法或模型，注意并不是模型用的越高大上，问题就能解决的越好。
如何解决业务问题
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第一步：懂业务
了解产品是什么、顾客群是哪些、主要销售地区以及商业模式等等。因为在实际场景中，最大的挑战不是数据，不是算法，而是不懂业务，无法将业务问题转化为实际可分析问题。
对应商业分析报告的背景介绍
以读者角度阐述业务，主要包括行业背景知识、业务痛点（具体清晰）以及将问题数据化（即确定因变量X和解释变量Y）三部分。始终记得你的读者是领导、客户以及合作伙伴。
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第二步：懂数据
通过数据分析解决业务问题、改善业务问题。
对应商业分析报告的描述统计
- 单变量分析，发现数据质量问题
- 多变量分析，建立初步相关性
比如若变量有严重厚尾，那么就能提醒数据分析师在建模前需对变量做预处理（连续数据离散化、对数变换等等）。
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第三步：懂模型
对应商业分析报告的建模分析
- 选择正确模型（Y为离散类型、连续类型、生存数据类型等）
- 正确解读模型（结合业务解读）
- 模型小心诊断（残差图等）
- 模型预测评估（用外样本）。
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第四步：懂产品
好的数据分析可能会萌发好的业务想法，从而产生一个好的数据产品。
对应商业分析报告的产品化设计
包括必要的界面设计、必要的价值主张，至少能用PPT展示出大概的样子。比如基于员工在职时长预测模型，可开发出对员工忠诚度评估的小产品。注意模型可能客户看不懂，也不关心，但产品具有直观性，易被客户理解和接受。
