• 为企业战略决策、投资决策、营销决策提供依据

三、分析方法——厨艺大比拼

1. 相关：相关分析研究的是事物间的某种联系，最常见的联系就是因果分析。
2. 分布：分布分析就是集中和离散趋势。
3. 衍生分析方法：对比、分类、分布、相关这4种基础分析方法除了可以直接应用外，还可派生出很多衍生方法，这些衍生方法在企业经营决策中经常会用到。

1. 战略分析：战略的本质是抉择、权衡和各适其位。换句话说战略的目的是选择做正确的事情。      

 （2）新产品开发时，设计者经常遇到一个困境——在最终产品中，应该包含哪些属性？许多方法可帮助设计者筛选属性，其中KANO模型最常用（针对4P营销Production）。KANO模型起源于赫兹伯格的双因素理论，也被称作激励-保健理论。日本学者KANO教授将赫兹伯格的理论引入产品质量管理中，1984年提出了KANO模型。20世纪90年代初KANO模型被广泛应用于新产品开发。

　　至此我们介绍了营销分析的基本内容与方法。回忆一下，营销分析的内容有用户行为、4P营销和营销效果。方法有聚类分析、KANO模型、PSM模型、定标比超分析、品牌知觉图分析、方差分析、对应分析、漏斗分析和AIDA模型。

　　聚类分析和KANO模型体现了分类和对比的思想。聚类分析按照距离将市场分为若干类，KANO模型按照用户态度将产品属性分为四类，体现分类。聚类分析通过方差分析检验类别间差异是否显著；KANO模型遵循产品属性开发优先原则，体现对比。

　　定标比超分析将自己与标杆对比，体现对比。指标体系中的指标与权重分别体现分类和相关。PSM模型让受访者选择便宜和贵的价格点，体现对比；将用户分为可接受者、有保留接受者和不可接受者三类，体现分类；统计三类用户的规模分布，体现了分布的思想。

　　方差分析体现了对比分析差异要显著的思想；对应分析是用点与点的距离来描述变量之间的相关关系，体现了相关分析的思想。漏斗分析将品牌资产分为5类，体现分类；接着从中找最低转化率，体现对比；分析转化率低的原因，体现相关。AIDA模型用多指标衡量广告效果，体现相关；将广告对用户的影响分为4个阶段，体现分类；寻找最佳的投放媒体、内容和时间，体现对比。      

【参考文献】《数据分析：企业的贤内助》 陈哲 著

理解世界，我们可以从相关性的角度去描述，统计，机器学习，很多问题都是从相关的角度去描述的。我们去构建一个模型，不管是统计机器学习模型，还是深度学习模型，本质上是构建一个复杂映射。从特征到标签的一个映射，这个映射是有用的，但不完全有用。

我们在这里用一个隐喻，下雨，来描述causal 和relevance。我们可以构建一个关于预测明天是否下雨的模型，从搜集到的大量特征，以及历史的下雨结果最为标签，构建模型。不管准确率多少，我们用这样一个模型能够预测明天是否能够下雨。

但是，我们很多时候要的不仅仅是预测，而是需要改变现状，例如沙漠中，我们想要哪些因素改变了，能够导致下雨。这就涉及到因果推断， causal inference 。

在报告随机实验的结果时，除了意向治疗效应外，研究人员通常选择呈现符合方案效应。然而，这些符合方案的影响通常是回顾性描述的，例如，比较在整个研究期间坚持其指定治疗策略的个体之间的结果。这种对符合方案效应的回顾性定义经常被混淆，并且无法进行因果解释，因为它遇到了治疗混杂因素。

我们的目标是概述使用逆概率加权对生存结果的因果推断。这里描述的基本概念也适用于其他类型的暴露策略，尽管这些可能需要额外的设计或分析考虑。 本文使用生存模型因果分 析流行病学随访研究数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。

通过风险模型对生存曲线进行参数化估计

# 拟合参数性风险模型

#对每个人月的估计（1-风险）的分配 */

# 计算每个人月的生存率

# 一些数据管理来绘制估计的生存曲线

# 拟合加权风险模型

# 计算每个人月的生存率

# 一些数据管理来绘制估计的生存曲线

#  带有协变量的风险模型的拟合情况

# 创建数据集，包括每个治疗水平下的所有时间点 

# 每个人在每个治疗水平下的所有时间点

# 对数据进行一些预处理

# 定义需要被最小化的估计函数

# 使用简单的分割法找到95%置信度下限和上限的估计值