读书笔记目录：
《数据化管理》读书笔记-什么是数据化管理
《数据化管理》读书笔记-权重指数
《数据化管理》读书笔记-单位权重值
《数据化管理》读书笔记-销售是追踪出来的
《数据化管理》读书笔记-确定指标重要性的方法
《数据化管理》读书笔记-人货场的思维方式
《数据化管理》读书笔记-促销活动
《数据化管理》读书笔记-常见商品分析方法
《数据化管理》读书笔记-常见商品分析指标
《数据化管理》读书笔记-商品的价格
《数据化管理》读书笔记-常用数据分析方法
《数据化管理》读书笔记-商品的关联销售
《数据化管理》的读书笔记，第三章“销售中的数据化管理”
一般公司都会有一个指标库，可能有几百、上千个指标，我们在不同的场景中需要挑选重要的指标来使用，那怎样确定该选择哪些指标？哪些指标的重要性更大呢？
有两种常用的方法：矩阵图法和专家意见法。
预处理
在使用上面2种方法之前，我们先需要对指标做一个大概的筛选。
剔除没有数据源的指标
就是那些暂时无法获取数据的指标，想用户在一个货架前的停留时间（线下便利店场景），这个暂时只能人工的判断，而且成本很高；剔除时间粒度不同的指标
这个要看我们分析的场景，是日？周？月？把那些不满足需求的指标剔除掉
下面我们就可以使用2种方法来判断了。
矩阵图法
一个人就可以做，主观性可能强些，主要看个人意志、经验了。不同的人来对比，结果会不一样。
比如，这里我们判断下RFM中，哪个指标的权重最高，增加了一个活跃度指标，
首先，我们将需要对比的指标列成如图中的形式，以横指标为主，两两进行对比，如果“最后1次购买距今天数”比活跃度重要，则标1，不重要则标0；对比完成后，做一个合计，就是每个指标的得分，得分越高越重要。还可以顺便计算指标的权重，来计算总分。
注意这里有一个指标得了0分，计算权重的话，可以给每个指标多加1分，再计算。
我们可以借鉴专家意见法，找多个人打分，然后求平均值。
专家意见法
专家意见法，就是综合了多个人的意见，这样可以综合多个人的观点，较有说服力。
这里的专家，可以是部门领导，业务骨干，熟悉行业的人都行。
这里的话，每个专家的权重是一样的，如果更准确可以给每个专家搞一个权重，最后加权求和。
