亚马逊数据分析之概率

       大家好，小王老师因为最近沉迷于数据，所以没有时间给大家更文章啦。最近这些天也发生很多大事儿，非洲猪瘟病毒进入中国了，小甜甜火了，天气预报说明天要下大雨了，emmmm编不下去了，咋们直接进入今天的正题吧。

-找女朋友

1. 为什么要学习概率

2. 随机现象是有规律性的

3. 概率的频率定义

4. 频率&概率

5. 公理化定义的三个基本条件

哈哈，今天给大家讲的是数据分析之-概率（找女朋友在下面）

i.为什么要学习概率

       如果我盖住落地的铜板，要你猜正面或反面朝上？这其实是明明已确定的事，本身其实并不随机，只是对你而言，却有如“子非鱼”，当然可猜鱼快乐的机率。记得我们伟大的主席说过“一万年太久，只争朝夕。”可见伟人在成功的道路上也晓得要提高成功的机率，就必须要抓紧时间。当次数够多后，机率的威力是你想不到滴。

ii.随机现象是有规律性的

我们亚马逊的圈子里面有这么一句话 “八分靠选品，两份靠运营” ，这句话被我们大部分运营认可，但怎么解释为啥这么说呢我总结有两句话吧

• 虽世事多变，但万物有常，存在随机法则。

• 看似没有规律，其实被大数法则规范。

iii.概率的频率定义

自然地，可以采用一个随机事件的频率的稳定值去描述它在一次试验中发生的可能性大小，即用频率的极限来作为概率的定义.

因为我们要精准判断出准确的概率，So我们需要大量的，无限多的数据啦!

说个题外话，大家都晓得国外的数学和我们国内比起来很简单滴，So希望各位支持国产哈

iv.频率&概率

1. 频率具有非负性（Fn (A) ≥ 0 ）、规范性（Fn (W)  = 1 ）、可加性

2. 概率是个确定的数P（A）

3. 当试验次数n很大时，有P(A)≈Fn (A)

v.追女生概率（主观概率）

嘿嘿，大家期待的干货来啦

在某亚马逊公司的某一天，一个男运营看上了一个美工，男运营说他有9成把握能追到她。我问男运营为啥说是9成，他说我SD比他好，会选品，会p图，学历和她一样......ect一个又一个的迹象，显示那美工对他很有好感。这个0.9的概率，就是所谓主观概率。

但是吧

我觉得这个世界上很少有女孩愿意会让你做实验反复的追吧，然后算算成功几次，来定下她被你追上的机率。

对这类无法重复观测的现象，在谈概率时，主观概率就常派上用场。

我们在做数据分析找女朋友的时候，真的只能靠主观概率呀

So,主观概率要在符合概率的公理化定义的三个基本条件

1. 主观概率的确定或是依赖于经验所形成的个人信念，或是依赖于对历史信息的提炼，概括和应用。

2. 主观概率的确定虽然带有很大的个人成分，但并不是完全的臆测，并且主观概率在一定的条件下，还可使用贝叶斯公式加以修正。

3. 主观概率至少是频率方法及古典方法的一种补充．

总结：最后我们总结来说说亚马逊吧

第一：我们数据分析的目的你要明白

第二：数据思路要清晰，不是所有的数据都准确滴，不然主观思路拿来干啥，其实主观思路对我们亚马逊运营来说就属于经验啦

第三：我们做亚马逊数据分析一定要学会找痛点

第四：一万年太久，只争朝夕

等各位微信公众号回复更多关于概率的见解啦

望各位观众老爷打赏些哈，好让我有动力持续更新文章哈，爱你们

预告：数据分析之-随机变量与分布函数

在这个不努力就会被淘汰的时代，我们一起加油吧

我记得乔布斯说过“有时候，人生会拿砖块砸你的头，但不要因此丧失你的信心。我相信，唯一支撑我不断走下去的是，我热爱我所做的事。”

good night