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概貌分析
去地市公司忽悠了两天，一座海滨城市，不过没有见着海，因为基本上行程都是两点一线间，从酒店到公司，公司回酒店。这里还有个特点。一般地方给你倒水，都是拿一个纸杯，去饮水机接点水。可这里都是拿那种曲线玲珑的屈臣氏蒸馏水，绿色塑料瓶子，像子弹头，这算是男性的特征。可瓶子的腰间却凹陷进去，用手盈盈一握，却是女人的特征。比较奇怪的设计，不过感觉很好，每当说得口干舌燥，就握住那个绿色的细腰，就立即不口渴了。
这是个相距省会城市比较偏远的地方，天高皇帝远。平常，我们也很少在这样的地市进行什么试点，太远了，沟通还是有点不便。因此，这次去，竟然有点科技下乡的感觉。仅仅是拿着分析结果去讲，他们已经非常感兴趣了。不比在发达的城市，那些客户天天要面对三四拨忽悠子，耳朵都听得起了茧，要求自然也就高。你要是说的跟别人差不多，他们就不鸟你。 这个海滨城市的客户就不一样，平时做的数据分析工作真不多。譬如其中提到一种需求，后来我们给予命名，叫做"用户概貌分析"。这种需求是想知道某个特定客户群，究竟是什么特征。这样表述非常含糊，但基本理解他们想要的是什么。其实，我们平时也经常会提出类似的问题。只是，究竟何谓"特征"？从哪些方面去分析，并没有形成统一的思路。姑且先名之为"概貌"吧。 譬如说，农村用户的发展趋势不错，想了解这群客户到底是什么样的人，消费习惯是怎样的。那就来个"农村用户概貌分析"吧。 非常自然地，用客户分群的技术来分析某个特定客户群的概貌是首先想到的，但这玩意儿是个黑盒子，抛进去一堆变量，捣鼓几个群。他们恐怕一时不容易仅仅接受一个现成的结果。 接着我想，用OLAP技术来做这个概貌分析应当是比较合适的，哦，不是比较，是非常合适。 所谓特征，就是分析的维度，而分析的度量，主要还是用户数。重点就是在维度的选择方面，简化一些，将维度分成几类：通话行为的、消费能力的、订购属性的等等，然后每种类型精选几个维度，不能太多。如果要是想考虑客户分群一样，考虑几百个变量，那肯定是让这个分析变得不可理解。也不用考虑过多的维度组合，一般只在同一类型维度里面选择一两个维度作分析足矣。 可见，在最早的经营分析中，大多提供了这样的功能，但显然，哪些cube几乎不能满足这样的需求。问题就在于"特定"用户群这里，"特定"所依赖的条件可能是以前从未有过的，因此终究还是要重新构建cube。 构建cube是麻烦点，最简单的方法，用excel的交叉表看。虽然没有上钻下钻功能，但旋转、切片的功能都有。但怎么说，这还算是一厢情愿的想法，最后还得看看人家接不接受。
责编：Qing
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