数据分析中的DDPP
介绍DDPP
随着横轴分析复杂度的升高，分析结论带来的附加值或者对业务的贡献也会越高
- descriptive analytics：描述性分析，例如客观反映业务情况的指标，例如UV、PV、GMV、转化率等等
- diagnostic analytics：诊断性分析，这一阶段通常是通过历史数据的积累来判断是导致业务指标波动的原因，例如通过分析发现每到节假日UV都会升高
- predictive analytics：预测性分析，结合描述性分析和诊断性分析，我们发现了其中的共性，因此可以对于未来的趋势进行预测
- prescriptive analytics：规范性分析，这一阶段会综合前几阶段的结论，提供可供执行的商业建议，来规避未来的风险或者利用未来的趋势达成商业目标
目前大多数的机构停留在descriptive以及diagnostic的阶段，越往上能够挖的东西越多，也越具有商业价值。
DDPP怎么样指导我们?
DDPP只是一个模型，告诉我们商业分析的几个阶段长什么样子，是一个远景图，拉近来看的话是一个抽象的概况，不是一个方法论，形成一个方法论非常困难，因为如果是方法论，那么它至少具备几个要素：理论支撑、执行过程定义、判定的规则、表示法、工具；以描述性分析为例，电商大盘分析是描述性分析的一个实例，那么电商大盘分析有一套方法论；DDPP无法提供给我们这些要素，所以不要期待有有什么大一统的理论可以解决某一领域中的所有问题。
