數據分析和個人提升

數據分析，從工作技能的角度，除了業務直接相關的，也有相對比較通用的環節或技能單元，例如前面提到的目標確認、數據分解、歸納比較等，此外有時候還會涉及到最優化、數據圖形化以及關系數據庫等，和具體的專業領域也有關系。

今天再補充一些數據最優化相關分析，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：總的預算一定，在單位時間例如一個月內，要達到總利潤最大化，應該如何考慮進貨，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據不全。他至少得提供兩種玩具當前的利潤數據，然后是給定的總預算分別可以進貨多少積木玩具、多少毛絨玩具？

現在提供數據如下（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。廠家的產能也有限制，每個月最多可以生產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函數：

約束條件1 * 決策變量1 約束條件2 * 決策變量2 = 目標數據

其中決策變量1對應積木玩具進貨數目，決策變量2對應毛絨玩具的進貨數目，目標數據對應總利潤，約束條件則包括預算和產能的限制。

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，有無歷史統計數據或者行業參考數據等。

拓展思考，將前面的模型映射到工作技能和個人提升領域。

我們把玩具類型的組合改為兩大工作技能的組合，目標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、經濟投入以及相關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分析有些類似？

當然，對于個人提升，實際的約束條件比這里提到的要復雜得多，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，例如我們在選擇學習、提升某項或者多項工作技能時，可以結合多種約束條件，來更好地評估自己對于時間精力與經濟成本的投入比例。數據分析師培訓

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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