通过对公路客运汽车竞争对手分析，小蔡已经能熟练掌握主成分分析方法了。
一、方案设计
于是当他接到公司的促销影响因素分析项目后，很快确定了研究思路（分成四步，见图1）、研究方法（主
话说小蔡画完了交通工具竞争分析四分图后仍意犹未尽，于是，第二天他找到老刘说：“老刘，我想请教您一个问题：竞争对手分析除了四分图模型以外，还有其他分析方法吗？”
老刘说：“有啊，还有很多分析方法，比如定标比超法、层次分析法、主成分分析法等。像我昨天给你举的那个公路客运汽车竞争对手分析案例，用的就是主成分分析。”
眨眼间，小蔡在新新服装公司已工作2年，在这2年期间小蔡主要负责分析网站数据和系统数据，让他困惑的是，从这两类数据中，他只能看到公司的经营现状和问题，却无法深入回答背后的原因和症结，于是他向数据部主管周总申请
经过一周的调研，小蔡回收了问卷，并将问卷数据录入到SPSS中，在老刘的帮助下制作四分图，具体操作步骤如下：
11月2日下午，北京读者如约相聚机械工业出版社，倾听与交流贤内助的故事。
1、签到
@一生追晖 是读者群中最活跃的一员，经常提问，也经常解答他人的问题。我喜欢爱提问的人，提问说明你在思考，也促使我去思考，敢于和善于提出问题的人，离解决问题就不远了。数据分析是份辛苦的工作，独自前行还可能会走弯路。而有了小伙伴的分享和陪伴，日子就不会那么孤单和难捱。我也同样要感谢群里的小伙伴，是你们的支持让我坚持和成长。期盼11月2日与小伙伴们相见北京！
从我决定走数据分析这条线路开始，就在微博上关注了许多数据分析的大神，比如
@Mr.excel@小蚊子乐园，@数据小宇军，@数据挖掘与数据分析等等，而在关注了小宇军老师的微博后，使我收获颇多，因为一般的作者，在出书后，都不会在乎读者的读后感受，对于书中的一些疑难点没有一个交流的平台，而小宇军老师开通了两个数据分析的交流群方便了数据爱好者的交流。而最让我感动的是，小宇军老师，在群里会翻看大家的聊天记录，对于没有解答的问题，她会一一@你，并给
10月20日Sharpen拿到《数据分析：企业的贤内助》，10月22日Sharpen看到了第54页。
52-54页在讲满意度分析，这部分内容Sharpen有些疑问，于是在QQ上向我（QQ号叫小宇军）提问，以下是我们的聊天记录（注：已经本人同意，为表达顺畅有些地方重新做了捋顺）：
Sharpen
21:08:04 ：
请教陈老师哈，为什么在如何提高用户满意度的问题上，您会想到分析不同地区顾客关注点的差异呢。这点我想不到额。
小宇军
21:47:04
你一定有过这样的体验，同样的产品，有的顾客满意，有的顾客不满意，为什么呢？因为顾客的关注点是有差异，所以想提升满意度水平，就要知道差异在哪，然后针对这些差异化的需求开展精准营销，有的放矢。
而关于差异的分析会有很多角度，可以从自然属性、社会属性分析，也可以从
在老李的指导下，小蔡画出了服装行业研究报告的思路框架（见下图）
接着小蔡基于该思路撰写了一份简要的报告（见下图）。
终于抽个时间来写写关于阅读了《数据分析：企业的贤内助读后感》。非常感谢陈哲老师的邀请。下面我就简单说说我阅读完样章之后的感受。
首先是，本书通过两个主人公的对话来开篇，这在数据分析里面我是第一次看到，这样的一个别开生面的介绍，让我们对繁冗的数据不在反感，对数据分析有了极大的兴趣。以前总认为数据分析要
从海量的数据里面找到规律，给客户和自己的公司找到营销的方向。现在本书通过这样的方式呈现给大家，相信大家对数据分析也就不在恐惧
谢谢@小墨一家 的读后感，把王贤和贾健说成是黄蓉和郭靖，好有趣，我都没想到：）
无意中看到数据小宇军的博客是在今年上半年,被生动幽默的博文深深吸引,自此,这就是我常常逗留的地方，受益
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