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如果说常规赛和季后赛偏重竞争，那么，全明星周末就是欣赏与娱乐的大聚会，中间穿插的精彩表演，如投篮比赛、技巧比赛、三分球比赛、灌篮比赛等，吸引着世界球迷观赏。 在球队打造方面，NBA鼓励各球队塑造自己的球队文化，培养各自的篮球明星，开展自家球迷喜闻乐见的活动。 在公司附近的星巴克，老李看到一个年青人正在写商业计划书，于是找这个年青人攀谈起来。 小白学成归来打算回国创立自己的商业数据分析公司，并且向老李介绍了数据分析在商业决策中的作用和案例，尤其是描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析这四个层次和所用的具体方法。 公司还没创立就接到了第一单生意，遇到这种好事小白欣然答应。 为了因应国际化的步伐，NBA 在周边产品的开发方面，包括制作一些球星的纪念品，NBA商店商品销售、球衣销售等方面的运作都很细节。

有了初步的分析思路和目标以后，就可以确定需要收集哪些数据了。 比如上文提到的销售额分析可能用到的数据为销售订单数据、销售开票数据。 故名思义，该层次主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。 比如某企业本月订单签约额比上月增加100万，至1100万，但是订单履约率从上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7。 它主要解决的是一个项目，甚至是一个企业所面对的“是什么”、“为什么”、“怎么做”的问题。 是什么：量化展示企业经营的状况，并且量化判断在经营中遇到的问题。

接着分析新老客户平均交易金额及胜率，可以看出新客户虽然单子大，但是赢单的概率较低；反之，老客户虽然单子小，但是胜率很高。 但是，在现实世界中，很多事务的因果性是很难被证实的，因为其追求的是百分之百的概率，一点差错、一个反例都不能出。 「吸烟有害健康」这句话听了很多年，现在听起来貌似这两者之间存在因果性，但是其实它们也是相关性，只不过是强相关性。 因为要证明所有吸烟的人健康都受到了影响，这件事是很难的。 诊断性分析的隐含意思就是，要找到事物的因果关系，即因果性分析。

NBA各个部门之间的职能和工作各不相同，但分工却十分明确，各部门的负责人都对总裁办公室负责。 随着数据科技被更广泛的应用在技术统计、战术分析等方面，加之近期美国放宽体育博彩业，体育数据价值飞涨。 以NBA为代表的顶级体育IP，早已不将自己单纯视作版权的授权方，而是把自己看成一个链接C端球迷、B端商业合作伙伴的球迷生活服务平台，NBA平台的目标是服务好数亿球迷和数十家市场合作伙伴。

所以综合来讲，这个课适应性还是挺广的，公司高层可以学这门课程帮助商业决策，我老板和我一起学的，他也觉得帮助蛮大的。 参加工作5-10年的我觉得也可以学，在职场上基于数据的决策不管在什么位置上，这个方法论都是越早明白越好。 不同于传统的数据分析类图书，本书深入浅出，通过实际案例，让读者在用中学，在学中用，知行合一地理解PB的相关概念，以及操作方法。 更重要的是，提供了一种数据化思维，帮助解决很多零售业的具体问题。 该专业没有对口的本科专业，理论上是所有本科专业背景的学生都可以申请，但是由于专业主要学习涉及到数学，计算机，统计，商科的知识和技能较多，所以建议CS、数据分析、数学专业、金融专业、统计专业的学生来攻读这个项目。

然而这个中佛罗里达大学就坐落在奥兰多市中心，课程方面也是非常Tech。 唯一的一点是目前的Class Profile显示在读生平均工作经验是7.6年，基本相当于一个Executive的项目。 但鉴于目前中国学生目前还没入侵到这个项目来，所以如果有兴趣，不差钱不差精力，可以一试。

最后薅羊毛的用户越来越多，费用却捉襟见肘，崩盘也是势不可挡的。 NBA的夏季联赛和季前赛允许非NBA球队参加，并且会分配一些较受欢迎的球队前往海外打季前赛。 2004年，姚明所在的火箭队和国王队，在上海和北京各进行了一场比赛；2007年，詹姆斯带领的骑士与巅峰霍华德所在的魔术队，在上海进行了比赛；最近的2019年，“詹眉”的湖人和欧文新加盟的篮网，也在季前赛举办了中国赛。 显然，由著名球星所在的队伍进行海外赛事，对于增加媒体曝光度，吸引新观众的产生发挥着关键作用。

比如，我们应如何定位自己是什么，为谁服务，依靠什么，如何获得更多的用户信任，如何均衡各方利益，如何应对变化，以及如何通过有效的组织来推动企业的使命、理念等。 自2004年夏洛特山猫队（现黄蜂队）加入NBA大以后，作为全球顶级篮球联赛，NBA已经多年没有扩军。 过去两年，受疫情影响，NBA收视率和门票收入大减，于是NBA计划再扩充两支球队以缓解联盟的困境。 目前美国媒体透露，西雅图和拉斯维加斯成为这两支球队的备选地。