数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）是通过分析数据来指导业务决策的核心方法论。以下是其核心要点：
1. 基础概念
📊 数据驱动决策 = 数据收集 + 数据分析 + 决策执行
- 用数据代替直觉，减少主观偏差
- 通过量化指标评估决策效果
- 需要建立数据-洞察-行动的闭环系统
2. 实施步骤
- 定义目标 ⚙️
- 明确需要解决的问题（如提升转化率、优化库存）
- 数据采集 📁
- 从CRM、日志、传感器等渠道获取原始数据
- 数据清洗 🧹
- 去除异常值、填补缺失值、统一数据格式
- 分析建模 📈
- 使用统计分析、机器学习等方法挖掘规律
- 决策验证 ✅
- 通过A/B测试或历史数据回测验证效果
3. 关键工具
- 数据可视化工具（如Tableau、Power BI）
- Python的Pandas/Matplotlib库
- SQL数据库查询
- 业务指标看板（如KPI、ROI）
4. 实际案例
💡 电商场景：
- 分析用户点击热图 → 优化页面布局
- 跟踪促销活动转化率 → 调整营销策略
🔍 扩展阅读：
数据驱动决策实践技巧