數(shù)據(jù)分析和個人提升

數(shù)據(jù)分析，從工作技能的角度，除了業(yè)務(wù)直接相關(guān)的，也有相對比較通用的環(huán)節(jié)或技能單元，例如前面提到的目標(biāo)確認(rèn)、數(shù)據(jù)分解、歸納比較等，此外有時候還會涉及到最優(yōu)化、數(shù)據(jù)圖形化以及關(guān)系數(shù)據(jù)庫等，和具體的專業(yè)領(lǐng)域也有關(guān)系。

今天再補充一些數(shù)據(jù)最優(yōu)化相關(guān)分析，及其在個人提升方面的拓展思考。

先來看一個簡單的例子。

有位朋友開了家玩具用品店，銷售某種類型的積木玩具和毛絨玩具。他提了個問題：總的預(yù)算一定，在單位時間例如一個月內(nèi)，要達到總利潤最大化，應(yīng)該如何考慮進貨，積木玩具、毛絨玩具分別進貨多少套？

——首先遇到的問題就是數(shù)據(jù)不全。他至少得提供兩種玩具當(dāng)前的利潤數(shù)據(jù)，然后是給定的總預(yù)算分別可以進貨多少積木玩具、多少毛絨玩具？

現(xiàn)在提供數(shù)據(jù)如下（暫不考慮其合理程度）。

一套積木玩具和毛絨玩具的利潤分別是10元和8元，一個月的總預(yù)算最多可以進貨500套積木玩具或者400套毛絨玩具。廠家的產(chǎn)能也有限制，每個月最多可以生產(chǎn)400套積木玩具或者300套毛絨玩具。

這樣就可以把前面的問題映射到一個目標(biāo)函數(shù)：

約束條件1 * 決策變量1 約束條件2 * 決策變量2 = 目標(biāo)數(shù)據(jù)

其中決策變量1對應(yīng)積木玩具進貨數(shù)目，決策變量2對應(yīng)毛絨玩具的進貨數(shù)目，目標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)總利潤，約束條件則包括預(yù)算和產(chǎn)能的限制。

如果要對該問題進一步分析，可以使用Excel中的Solver（規(guī)劃求解）工具來計算。這部分不是本文重點，具體就不在這里討論了，有興趣的朋友可單獨留言。

實際上，這里的模型在約束條件方面存在問題，主要是沒有考慮銷量方面的限制，這也會直接影響總利潤。例如這兩種類型的玩具，其市場需求如何，有無歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)或者行業(yè)參考數(shù)據(jù)等。

拓展思考，將前面的模型映射到工作技能和個人提升領(lǐng)域。

我們把玩具類型的組合改為兩大工作技能的組合，目標(biāo)從總利潤改為個人綜合競爭力，約束條件包括個人時間精力、經(jīng)濟投入以及相關(guān)技能在市場上面的需求或者行情。

這樣看起來是不是和前面的最優(yōu)分析有些類似？

當(dāng)然，對于個人提升，實際的約束條件比這里提到的要復(fù)雜得多，并且個人競爭力也是難以量化的。

但在有些場景下，這里的分析或許能夠提供一些參考，例如我們在選擇學(xué)習(xí)、提升某項或者多項工作技能時，可以結(jié)合多種約束條件，來更好地評估自己對于時間精力與經(jīng)濟成本的投入比例。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析和个人提升的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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