数据驱动力：企业数据分析实战

50

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第

4

章

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的分析部主管

Ken Rudin

表示：

你可以用科技和统计学去寻找答案，但理解正确的问题仍是一门艺术……雇用统

计学博士已然不够，你还需要确保受雇的人都有“商业头脑”。我相信，“商业头

脑”会逐渐成为任何分析师都应具有的最为关键的特质和技能之一。

如何知道你打算雇用的分析师是否具有商业头脑呢？在面试他们时，除了关注他

们如何计算指标，还可以给他们提供一个案例，可以是从你自己的业务中提取的

业务案例，然后提问：“你认为在此情境中，应该重点关注哪些指标？”通过这

种方式，便可以了解他们的思维方式。

4.4

　辅助工具

在实践技能方面，自不必说，全世界大部分分析师将微软

Word

、

Excel

和

PowerPoint

作为

主要的分析工具，毕竟它们都非常强大。不过，如果再多掌握几样工具，分析工作的效率

就会得到惊人的巨大提升。

本节希望向本书主要的两类读者提出一个挑战。如果你是分析师，不妨挑

战一下自己，在下个月或下个季度额外学习一样工具。如果你是分析师主

管，可以让你的分析师尝试进行这项挑战。收效如何，拭目以待，你定会

大吃一惊。

下面列出了值得考虑的几个方面。

4.4.1

　探索性数据分析和统计建模

R

是一个日益流行的统计计算环境，它的数据可视化库（如

ggplot2

）极为出色。仅用两行

命令即可读取一个

CSV

文档，并绘制出其中所有变量可能的两两关系图，例如：

data<-read.csv(filename.csv);

pairs(data)

图

4-3

展示了以上两行代码的输出。在最顶行的第二格中，可以看到鸢尾花的萼片宽度（ ...