一、引言最近工作的重心都在跟数据打交道，各种各样的数据呈现及内在挖掘都要定策略，加上之前在产品策略方面的经验，因此对常用的一些策略方法做一个总结梳理，算是抛砖引玉吧 。
二、概述结合实际的工作场景和经验，会从以下几个层面分别进行展开：
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- 定量分析：如何将定性、不确定的场景/因素进行量化的数据表达 。
- 迭代思想：数据持续变化，如何利用数据构建可靠的模型，进行深度挖掘？
- 概统知识：基础的概率统计学知识在数据分析中那是必不可少的 。
- 关联分析：数据林林总总，不同的维度/事务是否存在千丝万缕的关联？
三、定量分析在实际的工作场景中，常常会碰到各种需要拍脑袋的场景，定性的成分占比较大的比重，除了基本的服务性能外，其他难以定量考评 。
举个例子，我们对于作者进行评级的时候，常常会在作品量、播放量、粉丝量和互动量这几个指标之间纠结，到底谁更重要，重要多少呢？
一番激烈友好的讨论之后定下来“播放量>粉丝量>互动量>作品量”之后，那每个的权重又是多少呢？
哎，祭出个“4-3-2-1”的圣诞树阵型吧，分别赋予权重0.4，0.3，0.2，0.1吧——这种场景重复见到了好多好多次，历史不会重复它的事实，但是历史会重复它的规律，欢迎对号入座 。
在这边推荐层次分析法（AHP）：
充分利用人的分析、判断和综合能力，广泛应用于结构较为复杂、决策准则较多且不易量化的问题 。层次分析法主要和专家调查法一起运用，以提高评价体系的置信度 。
大体框架如下：
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- 将复杂/模糊的测量对象概念化，进行多个明确指标的拆解；
- 对各指标间的关联进行具体分析，建立多层次的递阶结构；
- 在同一层次上的指标，两两进行相对重要性比较，建立判断矩阵；
- 计算要素的相对权重值，并进行一致性检验；
- 计算各层次元素对于系统目标的合成权重，进行总排序 。
以后再碰到定性问题定量化，不妨试试看 。
四、迭代思想世界是动态变化的，我们碰到的各种各的场景、数据都是不断演变的，而他们的演变不是孤立的，基本上都是基于之前的情况变化的，包括熟知的天梯积分，各种各样的排行榜：
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这里通常采用的有以下几种思想：
随时间的衰减，这个最有名的当属艾宾浩斯遗忘曲线，以及半衰期的概念，这个给到的指引，通常就是在处理过往数据时候的进行衰减降权：
基于对抗的迭代提升，这就不得不提ELO算法了，简单来说就是基于双方前置的能力值来评估对抗的预期表现，如果实际表现好于预期则能力提升 。
反之能力下降，非常朴素的思想，但广泛使用在各种竞技场景，比如国际象棋评分、国际足联国家队排名以及Dota等电子竞技游戏 。
以国际足联的积分为例，可以简单了解一下（截图自摘自国际足联官网）：
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基于ELO算法的思想，当时在负责教育项目知识点掌握度的时候，我做了一个大胆的尝试：
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