你好,我是悦创。
工作和生活中,分类是我们每天都要做的。
- 看到一朵花,我们需要分辨是玫瑰还是月季;
- 看到沙发上趴着一个宠物,需要分辨它是猫还是狗;
- 店里进来一个顾客,需要分辨他是来逛逛还是要买东西;
- 接手一份重要工作,需要马上分辨它是重要不紧急,还是重要且紧急……
分类的任务很清楚,就是把总体分成几个小组,我们一直在凭直觉或者经验去做。
但是,如果我们面对的问题特别复杂呢?比如,怎么按照职场优势给员工分类,然后把他们匹配到最适合的岗位呢?怎么给客户划分类型,然后有针对性的出方案呢?这时候,直觉和经验就都不靠谱了。怎么办?
用数据的方法解决。在数据的方法里,分类有一整套流程和几个非常重要的认知,下面我们一一说明。
划重点:
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分类就是按照量的标准把一个总体分成几组,必须保证组内差异小,组间差异大。
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分类的结果一定是概率性的,有出错的可能。
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当没有标准答案,仅仅能通过分析数据来分类时,最重要的就是建立数据与现实世界的连接。只有这样,才能确保我们的发现是合情合理的。
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案例参考自 SPSSAU 知乎专栏文章《什么是判别分析?如何应用?》。 ↩
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