什么是数据驱动战略模型

1. 什么是数据模型数据模型的三要素是什么

数据模型(Data Model)是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是：数据结构、数据操作及完整性约束条件。

1、数据结构

就是数据在数据区中的存储结构，在关系模型中就是采用的关系模型了，就是“二维表”的形式。
2、数据操作

指的是对数据的一些操作，包括查询、删除、更新、插入等等。
3、

数据的完整性约束

就是对所存数据的约束规则，有实体完整性、参照完整性等等，就是取值唯一、不能为空等一系列操作。

(1)什么是数据驱动战略模型扩展阅读：

数据模型用途：

数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约 束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。

数据模型最详细的一层就定义为逻辑模型了，具体定义了每一个实体、实体中的每一个属性、实体和实体之间的详细关系等。

如果要拿地图打比方的话，就相当于不光划分了每个省，每个省内的每一个城市，城市中的每一条街道和城市之间的联系都定义在了这一级别。有了这么一张图的话，任何一个地址的信息都能被找到。也就是说，逻辑模型当中能够方便地找到每一个属性的具体位置和定义。

2. 数据驱动全链路啥意思

数据驱动业务增长”是以企业产品业务线海量数据的收集、存储、可视化、分析、挖掘作为核心支撑的，全体业务线人员参与的，以精准、细分和精细化为特点的运营战略。

即针对运营、产品、市场、客服等部门的运营数据，通过可视化、可量化、可细化、可预测等一系列数据分析方法论以及理论、经验等来进行业务分析，挖掘业务增长点。

具体的主要以“产品以及官网流量数据分析、目标用户行为数据分析、目标用户群转化分析、活动营销策划推广数据分析、用户画像数据分析、产品功能优化迭代、竞争调研以及监控数据分析、渠道效果分析等”。

而面对海量的数据，还是有很多人不知道从如何着手、如何开展，如何得出结论。

下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。

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那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢？

底层逻辑，广义上关于某种事物的认知，狭义上对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里如是写道：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。

其实当我们在思考问题时，首先的核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。

而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。连接人与人，连接人与物，连接物与物，连接世界就是从这个底层逻辑上生发出来的商业路径。

也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。

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接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。

1. 数据分析基本步骤

所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。

基于此，数据分析的五个基本步骤：

第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。
第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。
第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。
第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。
例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在网络和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。

最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义

首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。

对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

3. 什么是数据驱动

数据驱动是指通过互联网或以其它相关软件为手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说就是以数据为中心进行决策和行动。

数据驱动是什么？是真相驱动，是历史驱动，是以往的不足驱动，看以往数据，判断现存问题；看新产生数据，判断新增功能的优劣

疫情影响下，传统企业面向消费者端的各个环节正在加速线上化。2020年1月至5月社会消费品零售总额同比下降14.0%，而网上零售额仅出现短暂回落随即迎来上涨。外部环境的催化让数字化转型越来越多的行业而言变得重要且紧急，构建以消费者为核心的全域营销能力至关重要。

4. 医学信息学中什么是数据驱动 理论驱动 假设驱动

医学信息学：简单来说就是医学和计算机科学的一门交叉学科。学究一点，它是研究医学数据、信息、知识的生成、储存、传递、分析、利用的一门学科，既重视基础研究，又重视实际应用，研究和应用并重。学科领域主要有生物分子信息学（分子水平）、图像信息学（器官水平）、临床信息学（个体水平）、公共卫生信息学（群体水平）。

数据驱动：是通过移动互联网或者其他的相关软件为手段采集海量的医学数据，将这些数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说，就是以医学数据为中心依据进行决策和行动。

理论驱动：指通过采访活动事先制定好医学方面的写作意图、计划的思维策略。

假设驱动：指按照预先设定对某种现象进行的解释，即根据已知的科学事实和科学原理，对所研究的自然现象及其规律性提出的推测和说明。

5. 对数据驱动的认识

数据驱动，其根本在数据。一切一切的前提在于数据一定是要真实的，虚假的数据就算再能拟合某个算法或者模型，总归还是一句梦呓。
不能转化为规律数据是驳杂的，毫无意义的。但是如果没有数据作支撑，任何所谓的模型、算法、规则都是无水之源。2个点可以拟合无数种函数，而20万个点可能只有几只函数可以拟合，甚至无法拟合。
但是这个过程是令人振奋的：随着可靠数据的增加，可以拟合的函数一条一条的减少，甚至于出现了一条从未被人发现的，可以解析的曲线。这就如同发现了一条新航路的船长，新航路将带来无数的丝绸香料。直到这条航路不再适合下一代的船舶航行。

规则=模型==》知识

人的知识来源于对规律的总结，即简单的函数拟合。
一代又一代的人们通过研究数据总结出了一个又一个的模型，尝试观测并描述这个世界。
人的计算能力与接收能力限制了拟合上限，而计算机的出现一定程度上缓解了人类的缺陷，同时云概念的提出，使规则自行演化成为了可能。
对于一个未知的现象，直接写出一个完美的模型几乎是不可能的；既然规则可以演化，那么我们姑且写一个粗糙的模型，然后投以大量的可靠数据（最好符合特征），让其不断精确参数，逼近最终的结果。

6. 什么是数据驱动

数据驱动开发也就是说基于持久层的设计来完成整个模块开发的过程。Java界在这方面也是引起了重视、由此推出的bstek，就是在java方面的数据驱动上做到了实现。
数据驱动的开发由定义持久层(数据表或持久层对象)、创建数据集(查询语句)以及绑定数据集至相应的表现层组件(树、表格)三个步骤来完成，此时基于此数据集的显示、维护、查询等均得到了实现

7. 什么是数据驱动

通过采集数据（这里的数据必须满足大、全、细、时），将数据进行组织形成信息流，在做决策或者产品、运营等优化时，根据不同需求对信息流进行提炼总结，从而在数据的支撑下或者指导下进行科学的行动叫做数据驱动。

控制资料：

分类

1、按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

2、按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

3、按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

参考资料来源：网络-数据