什麼是數據驅動戰略模型

1. 什麼是數據模型數據模型的三要素是什麼

數據模型(Data Model)是現實世界數據特徵的抽象，或者說是現實世界的數據模擬。資料庫中，用數據模型來抽象地表示現實世界的數據和信息。數據模型的三要素是：數據結構、數據操作及完整性約束條件。

1、數據結構

就是數據在數據區中的存儲結構，在關系模型中就是採用的關系模型了，就是「二維表」的形式。
2、數據操作

指的是對數據的一些操作，包括查詢、刪除、更新、插入等等。
3、

數據的完整性約束

就是對所存數據的約束規則，有實體完整性、參照完整性等等，就是取值唯一、不能為空等一系列操作。

(1)什麼是數據驅動戰略模型擴展閱讀：

數據模型用途：

數據模型是用於描繪、溝通數據需求的一組簡單易懂、標準的，並且便於計算機實現的標准符號的集合。資料庫很強大，但數據在其中的關系卻錯綜復雜，成千上萬個表通過各種關系或約 束互連以形成復雜的結構。沒有數據模型，利益相關者很難看到現有資料庫的結構、理解關鍵概念，當需要描述數據需求的時候，也很難准確地表達出來，這也是數據模型很重要的一個最主要的原因。

數據模型最詳細的一層就定義為邏輯模型了，具體定義了每一個實體、實體中的每一個屬性、實體和實體之間的詳細關系等。

如果要拿地圖打比方的話，就相當於不光劃分了每個省，每個省內的每一個城市，城市中的每一條街道和城市之間的聯系都定義在了這一級別。有了這么一張圖的話，任何一個地址的信息都能被找到。也就是說，邏輯模型當中能夠方便地找到每一個屬性的具體位置和定義。

2. 數據驅動全鏈路啥意思

數據驅動業務增長」是以企業產品業務線海量數據的收集、存儲、可視化、分析、挖掘作為核心支撐的，全體業務線人員參與的，以精準、細分和精細化為特點的運營戰略。

即針對運營、產品、市場、客服等部門的運營數據，通過可視化、可量化、可細化、可預測等一系列數據分析方法論以及理論、經驗等來進行業務分析，挖掘業務增長點。

具體的主要以「產品以及官網流量數據分析、目標用戶行為數據分析、目標用戶群轉化分析、活動營銷策劃推廣數據分析、用戶畫像數據分析、產品功能優化迭代、競爭調研以及監控數據分析、渠道效果分析等」。

而面對海量的數據，還是有很多人不知道從如何著手、如何開展，如何得出結論。

下面梳理探討一下「數據驅動業務增長」的底層邏輯思維，希望在數據驅動業務增長的實際應用中能給大家擴展一下思路。

01
那麼，首先來看一下何為「底層邏輯」呢？

底層邏輯，廣義上關於某種事物的認知，狹義上對於具體到某個產品的規則。在《底層邏輯》這本書里如是寫道：所謂底層邏輯，就是從事物的底層、本質出發，尋找解決問題路徑的思維方法。底層邏輯越堅固，解決問題的能力也就越強。

其實當我們在思考問題時，首先的核心切入點，從這個點開始思考所作出之後的決定，當圍繞著底層邏輯思考時，做出的決定才是和初心一致，最貼合內心的，也是真實的人性反饋。

而在商業系統里的定位就是從底層邏輯為思考核心。比如騰訊，在早期，它的底層邏輯就是創造一個可以讓人與人交流的軟體。從這個邏輯上確定的定位就是「連接」。連接人與人，連接人與物，連接物與物，連接世界就是從這個底層邏輯上生發出來的商業路徑。

也可以說，底層邏輯是事物基本的驅動力（在這里不做詳情探討，只要了解底層邏輯的概念）。

02
接下來，我們來看一下以數據驅動業務增長的3個底層邏輯。

1. 數據分析基本步驟

所有數據分析都應該以業務場景為起始思考點，以業務決策作為終點。都繞不開是多少、是什麼、為什麼、會怎樣、又如何。

基於此，數據分析的五個基本步驟：

第一步，首先挖掘業務含義，理解數據分析的背景、前提以及想要關聯的業務場景結果是什麼。
第二步，需要收集整理數據，梳理用戶行為路徑。
第三步，從業務場景中拆分出需要的數據，將數據可視化，落地分析原因。
第四步，從數據結果中，判斷提煉出業務洞察，預測可能會發生的結果。
第五步，根據數據結果洞察分析，最終產出業務決策。
例如，互聯網HR考勤類網站，渠道運營在網路和 360搜索上都有持續的廣告投放，為官網引流。

最近領導建議嘗試投放神馬搜索渠道獲取流量，另外也需要評估是否加入知乎、今日頭條進行深度廣告投放。

在這種多渠道的投放場景下，如何進行深度決策？我們按照上面數據分析流程的五個基本步驟來拆解一下這個問題。

第一步：挖掘業務含義

首先要了解渠道人員想優化什麼，並以此為北極星指標去衡量。

對於渠道效果評估，重要的是業務轉化：對hr考勤類網站來說，是否「創建企業」要遠重要於 「訪問用戶數量」 。所以無論是神馬移動搜索還是知乎、今日頭條渠道，重點在於如何通過數據手段衡量轉化效果；也可以進一步根據轉化效果，優化不同渠道的運營策略。

3. 什麼是數據驅動

數據驅動是指通過互聯網或以其它相關軟體為手段採集海量的數據，將數據進行組織形成信息，之後對信息進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策模型。簡單來說就是以數據為中心進行決策和行動。

數據驅動是什麼？是真相驅動，是歷史驅動，是以往的不足驅動，看以往數據，判斷現存問題；看新產生數據，判斷新增功能的優劣

疫情影響下，傳統企業面向消費者端的各個環節正在加速線上化。2020年1月至5月社會消費品零售總額同比下降14.0%，而網上零售額僅出現短暫回落隨即迎來上漲。外部環境的催化讓數字化轉型越來越多的行業而言變得重要且緊急，構建以消費者為核心的全域營銷能力至關重要。

4. 醫學信息學中什麼是數據驅動 理論驅動 假設驅動

醫學信息學：簡單來說就是醫學和計算機科學的一門交叉學科。學究一點，它是研究醫學數據、信息、知識的生成、儲存、傳遞、分析、利用的一門學科，既重視基礎研究，又重視實際應用，研究和應用並重。學科領域主要有生物分子信息學（分子水平）、圖像信息學（器官水平）、臨床信息學（個體水平）、公共衛生信息學（群體水平）。

數據驅動：是通過移動互聯網或者其他的相關軟體為手段採集海量的醫學數據，將這些數據進行組織形成信息，之後對相關的信息進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策模型。簡單來說，就是以醫學數據為中心依據進行決策和行動。

理論驅動：指通過采訪活動事先制定好醫學方面的寫作意圖、計劃的思維策略。

假設驅動：指按照預先設定對某種現象進行的解釋，即根據已知的科學事實和科學原理，對所研究的自然現象及其規律性提出的推測和說明。

5. 對數據驅動的認識

數據驅動，其根本在數據。一切一切的前提在於數據一定是要真實的，虛假的數據就算再能擬合某個演算法或者模型，總歸還是一句夢囈。
不能轉化為規律數據是駁雜的，毫無意義的。但是如果沒有數據作支撐，任何所謂的模型、演算法、規則都是無水之源。2個點可以擬合無數種函數，而20萬個點可能只有幾只函數可以擬合，甚至無法擬合。
但是這個過程是令人振奮的：隨著可靠數據的增加，可以擬合的函數一條一條的減少，甚至於出現了一條從未被人發現的，可以解析的曲線。這就如同發現了一條新航路的船長，新航路將帶來無數的絲綢香料。直到這條航路不再適合下一代的船舶航行。

規則=模型==》知識

人的知識來源於對規律的總結，即簡單的函數擬合。
一代又一代的人們通過研究數據總結出了一個又一個的模型，嘗試觀測並描述這個世界。
人的計算能力與接收能力限制了擬合上限，而計算機的出現一定程度上緩解了人類的缺陷，同時雲概念的提出，使規則自行演化成為了可能。
對於一個未知的現象，直接寫出一個完美的模型幾乎是不可能的；既然規則可以演化，那麼我們姑且寫一個粗糙的模型，然後投以大量的可靠數據（最好符合特徵），讓其不斷精確參數，逼近最終的結果。

6. 什麼是數據驅動

數據驅動開發也就是說基於持久層的設計來完成整個模塊開發的過程。Java界在這方面也是引起了重視、由此推出的bstek，就是在java方面的數據驅動上做到了實現。
數據驅動的開發由定義持久層(數據表或持久層對象)、創建數據集(查詢語句)以及綁定數據集至相應的表現層組件(樹、表格)三個步驟來完成，此時基於此數據集的顯示、維護、查詢等均得到了實現

7. 什麼是數據驅動

通過採集數據（這里的數據必須滿足大、全、細、時），將數據進行組織形成信息流，在做決策或者產品、運營等優化時，根據不同需求對信息流進行提煉總結，從而在數據的支撐下或者指導下進行科學的行動叫做數據驅動。

控制資料：

分類

1、按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

2、按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值 ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

3、按記錄方式分為

地圖、表格、影像、磁帶、紙帶。按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。在地理信息系統中，數據的選擇、類型、數量、採集方法、詳細程度、可信度等，取決於系統應用目標、功能、結構和數據處理、管理與分析的要求。

參考資料來源：網路-數據