市场行为数据分析的必要性？
客户资源挖掘潜力客户，策划成本价格，中间环节好
数据相关性分析标准？
当一束强度为I0的单色光垂直照射某物质的溶液后,由于一部分光被体系吸收,因此透射光的强度降至I,则溶液的透光率T为: 根据朗伯(Lambert)-比尔(Beer)定律: A=abc 式中A为吸光度，b为溶液层厚度（cm），c为溶液的浓度（g/dm^3)， a为吸光系数。其中吸光系数 与溶液的本性、温度以及波长等因素有关。溶液中其他组分（如溶剂等）对光的吸收可用空白液扣除。
由上式可知，当固定溶液层厚度l和吸光系数 时，吸光度A与溶液的浓度成线性关系。
在定量分析时，首先需要测定溶液对不同波长光的吸收情况（吸收光谱），从中确定最大吸收波长 ，然后以此波长 的光为光源，测定一系列已知浓度c溶液的吸光度A，作出A~c工作曲线。
在分析未知溶液时，根据测量的吸光度A，查工作曲线即可确定出相应的浓度。这便是分光光度法测量浓度的基本原理。
如何分析数据得出问题？
①明确问题观察现象把问题定义清楚。需要明确数据来源以及数据的准确性，这里需要注意的是正确定义问题的范围，不要根据自己的主观主义把思考局限在“我觉得”的范围内。对于业务指标，需要分析指标的含义，以及明确该指标和谁比。定义问题就需要找到理想中的状态和现实中状态的差距。②分析原因可以使用我们前面所讲的“多维度拆解分析方法”，对问题进行拆解，将一个个复杂的问题细化为各个子问题。多维度拆解分析方法可详见：多维度拆解方法针对前面分析的维度进行再次深度分析时，可采用假设检验分析方法，假设某个环节出了问题。
数据分析常见问题？
以下是我的回答，数据分析常见问题包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、数据可视化等方面。其中，数据清洗是数据分析的重要环节，需要处理缺失值、异常值和重复值等问题。
数据预处理则是为了使数据适合于后续的分析，包括数据转换、数据分组和数据标准化等。
数据挖掘则是通过算法和模型来发现数据中的规律和模式，为决策提供支持。最后，数据可视化则是将数据以图表等形式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
可行性分析和市场分析区别？
市场调查报告和可行性分析报告的区别为：侧重不同、考虑角度不同、目的不同。
一、侧重不同
1、市场调查报告：市场调查报告侧重于对整个产品市场的预测。
2、可行性分析报告：可行性分析报告侧重于对于项目建设的可行性，必要性，积极建设条件等方面进行综合的分析评价。
二、考虑角度不同
1、市场调查报告：市场调查报告从行业的整体的市场条件的角度考虑。
2、可行性分析报告：可行性分析报告从整个企业自身的角度考虑。
三、目的不同
1、市场分析报告：市场调查报告的目的为为企业选择市场前进的方向指明道路。
2、可行性分析报告：可行性分析报告的目的为企业在市场发展中进行全面的分析考察。
什么是市场促销性数据？
1、市场促销性数据：体现企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。
用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据。
2、描述性数据：客户的基本信息。
个人客户，一定要涵盖客户的姓名、年龄、ID和联系方式等。
企业客户，一定要涵盖企业的名称、规模、联系人和法人代表等。
3、交易性数据：反映客户对企业做出的回馈的数据。
历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据。
数据分析的重要性？
数据分析在今天的世界中扮演着非常重要的角色，它对于各个领域都具有重要意义。以下是数据分析的几个重要性：
1. 基于事实的决策：数据分析帮助我们更好地理解和评估当前的情况和问题。通过对数据进行收集、清洗、整理和分析，我们可以基于客观的事实做出决策，而不仅仅依赖主观的观点或直觉。
2. 发现趋势和模式：通过数据分析，我们能够识别出数据中的趋势、模式和关联关系。这使得我们能够预测未来的趋势、发展策略和制定相应的计划。
3. 发现问题和挑战：数据分析可以帮助我们发现潜在的问题和挑战，揭示隐藏在数据背后的信息和异常情况。这样，我们可以及早识别并解决问题，以避免潜在的风险和损失。
4. 提高效率和效果：通过对数据进行深入分析，我们可以发现过程中的瓶颈和优化机会，从而提高工作效率和结果的质量。数据分析还能为业务提供洞察力和建议，以优化运营和改进业务流程。
5. 支持战略规划：数据分析为组织的战略规划提供了重要依据。通过对市场趋势、竞争情报和消费者行为等数据的分析，组织能够制定更明智的战略决策，以适应不断变化的商业环境。
总的来说，数据分析提供了对大量数据进行全面理解和利用的能力，帮助决策者做出更明智、更有根据的决策，并发现隐藏在数据中的见解和机会。这使得数据分析在各行各业中都具有重要性。
分析数据相关性的函数？
以下是一些常用的分析数据相关性的函数：
1. 皮尔逊相关系数：用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，取值范围为-1到1。当相关系数为1时，表示两个变量呈正相关关系；当相关系数为-1时，表示两个变量呈负相关关系；当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
2. 斯皮尔曼等级相关系数：用于衡量两个变量之间的非线性关系，可以处理非正态分布的数据。它将两个变量转化为等级数据，并计算它们之间的秩相关系数。取值范围为-1到1，与皮尔逊相关系数类似。
3. 切比雪夫相关系数：用于衡量两个变量之间的离差程度，即它们的绝对值之和与平均值之差的比率。取值范围为0到1，与皮尔逊相关系数类似。
4. 卡方检验：用于判断两个分类变量之间是否存在相关性。它将两个变量分别分成若干个类别，并计算它们之间的期望频数和实际频数之间的差异。取值为0或1，当差异显著时，卡方值较大。
5. 互信息：用于衡量两个变量之间的关联程度，即它们的联合概率分布中，两个变量同时出现的概率与它们各自出现的概率之积的和。取值越大，表示两个变量之间的关联程度越高。
6. 关联规则挖掘：用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。它可以发现变量之间的相关性，并生成关联规则，例如“如果A出现，那么B很可能也会出现”。
以上这些函数可以帮助我们分析数据之间的相关性，选择合适的函数可以更好地解决不同类型的数据分析问题。
分析市场数据的目的是什么？
是为了调整产品种类、制定市场营销策略等。
市场分析数据从哪获得？
1、公开信息及整理
比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理;
2、购买的数据库
市场上有很多产品化的数据库，比如Bloomberg、OneSource、Wind等等，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也买了;
3、自己的数据库
自己维护的数据库有，但是比较少，一是专业的数据公司差不多能想到的都做了，二是自己做数据库其实是一件很麻烦的事情。在有些数据是外界无法得到的情况下有可能自己维护一个小型的数据库;
4、咨询行业专家
当然是有偿的，这个在项目中应该蛮常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据，想要的基本能买到。
5、发问卷
有时候为了单独的项目也会收集很特别的数据，如果外界实在没有但是项目上没有不行就只有自己做了，比如自己发发问卷之类的，但是这类数据需求要控制工作量，因为除非数据本身是交付内容之一，要不然不能为了个中间件花费太多时间和精力;
6、客户
有些数据就是来源于客户，甚至是咨询公司的产品。举个例子，比如HR咨询公司的行业工资数据、四大的一些数据库等等，这些数据的采集需要比较强的专业性或者时间积累，很大一部分是通过调查客户的HR收集来的数据进行统计的。
