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明晚是五节定量训练营的最后一节，和五十多位同学一起走过了如何进行定量方法和抽样设计、如何进行问卷设计、如何进行数据基础分析、如何进行数据高级分析，终于来到了终点，如何通过商业模型帮助决策。
过去，当我们讲定量模型的时候，经常把高级统计方法和商业模型混为一谈，在我的训练营里分属于两节课，前者包括对应分析、回归分析、因子聚类、联合分析等，专业领域属于概率论和数理统计范畴，商业模型则比较复杂，例如品牌定位模型、销量预测模型，可能不同的公司都有自己的一套体系，这些模型的背后其实是特定的决策问题，然后由一组特定的数据、特定的分析方法、特定的参考值构成模型主体，就像一个黑箱，但是其输出的结果对于决策的帮助是久经验证的，这个领域更时髦的称呼是营销科学，其理论基础是营销管理、品牌管理、消费者行为学。
真正的挑战来了，如此广博深厚的专业领域，我应该如何摘取最精华的部分，在 2 个半小时的课堂上，呈现给数理功底不同、研究经验不同、商业需求不同的同学们呢？
其实，这节课要交付的精髓是，如何通过数据思维应对商业决策？
举个例子，如何用数据思维表达品牌定位研究？在品牌研究中，代表品牌形象，1 代表品牌健康度，2 代表品类偏好，我们应该定位于哪些 ，从而实现更精准的定位呢？
哪些 能驱动 1 更好的增长？哪些 具备更好的差异性且和本品牌有更好的关联性？哪些 能驱动 2 即消费者对品类的偏好？
所谓品牌定位研究，本质就是要找到这些即能驱动品牌健康度的增长、又能具备差异性、且和本品牌有很好的关联性、且能驱动品类偏好的 。处于这四个维度的交集中的 是理想的定位价值点。如果没有怎么办呢？那就退而求其次，找三个维度甚至两个维度的交集。
再举个例子，如何用数据思维表达用户增长？无非是更多人买、买更多、买更贵。例如买更多的数据思维，有两个状态，0 代表品牌的轻度消费者，1 代表品牌的中重度消费者，我们不知道有哪些 最能影响 ，定性假设可能有消费者的年龄、品类的态度、消费的场合、口味的偏好等等，好了，我们可以通过逻辑回归，建立两个状态的 和诸多的、不同变量状态（有定类变量也有定序变量、定比变量）的 的关系，找到用户增长的关键驱动。
这样的例子还有很多，如何用数据思维构建新品概念的偏好与预测销量之间的关系？如何构建不同类型用户及其未满足需求的关系？如何构建忠诚度和诸多体验数据的关系？等等。
好吧，这些就是明晚的内容，本质是帮助大家构建把商业问题转化为 =() 的关系，我准备把这节课的名字叫做从 1 到无穷大，1 个数学公式 =()，无穷个商业决策。
最后，引用阿里的蔡崇信最近的一段分享，我很认同：
“未来数据科学很重要。你应该学习数据科学，它曾经被称为统计学，但数据科学是更花哨的命名方式。... 了解数据科学并了解一点心理学。你就具备了在生活中取得成功所需的所有工具。”
想学但还没有加入训练营的同学，以及想加入 5 月开始的需求洞察和产品创新（）训练营的同学，抓紧时间联系冬雪老师：）
关于明晚五节定的相关词
| 模型 | 商业 |
| 思维 | 模型 |
| 模型 | 数据 |
