时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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一、本文目的
二、文章框架
三、为啥要学数据分析你可能会说,这不是废话吗?!肯定要学啊!不过笔者还是要强调下:没有足够的驱动力,顶多也是三天打鱼,难以为继。 数据分析有啥好处?一句话总结就是:数据改变生活。 哈,有点扯。随便贴几点吧,每个人的动机都不一样,有用就好。 四、5大常见问题这两周,通过调研和自我反思,同学们在数据分析这个环节上,主要集中在5大问题,笔者简称之为“4无1不”,若未能妥善解决,将严重影响工作的效率和身心健康。 1. 无思路:数据杂乱,不知到从何入手成因:分析的业务目标不清晰,导致数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得如何结合,导致无从下手。 对策:第一步,理解业务背景和业务目标;熟悉各分析方法及应用场景,后面有介绍。 2. 无侧重:分析逻辑不严谨,生搬硬凑乱猜想成因:未整体考虑对数据造成波动的可能原因,将相关性指标用作为因果关系指标,成为了“为了分析而分析”。 对策:数据分析应形成闭环,确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维,后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策 3. 无规划:分析时,却发现数据缺失,采集难度高成因:对所上线产品的价值收益不清晰,未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发,巧妇也难为无米之炊啊! 对策:明确产品的成功指标,可提前构思分析思路,进而反推所需的数据需求细节 4. 无记录:数据异常,却不知道做了什么成因:团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增,或者产品更新导致系统故障数据下跌 对策:建立团队内部的协作机制,信息及时同步至共享平台。如:运营活动上线前X天,及时同步至产品相关活动规划,并做好备份记录和通知相关部门。 5. 不熟练:对分析工具不熟悉,分析耗时大成因:分析工具如excel,若不是在学校有专门课程,基本是自学或者报相关课程,工作忙没抽时间单独学习是根本原因 对策:建议列出自己的薄弱环节,有针对的找相关的课程学习,如果是小白,建议系统地学学,后面会涉及。 五、日常分析类型日常的数据分析类型可以从四个角度去归类:产品设计五要素、数据类型、产品进化流及时间。 分类的目的是为了帮助我们更好地理清日常数据分析的场景,以便更有针对性地进行整理归类、前置学习储备,比如说:数据类型纬度中,提前整理好存放用户数据、交易数据的数据库及表字段,可以提高数据采集时的效率;整理好项目周报的报表格式,有数据增加,直接更新即可。 运营抖音企业号要注意什么1. 从产品设计五要素看战略层的数据多留点心思,老板们会塑身衣网络推广不定期地问起,找数据比较久就比较尴尬了。 2. 从数据类型看下面的数据,在个性化推荐或精准营销场景会用得非常的高频,数据的质量决定了推荐效果的好坏。 3. 从产品进化流看产品上线的前中后,产品的关注数据会有所差别,相关的数据收集和分析要靠自己不断总结反思了。 4. 从时间上看建议同学们自我盘点下:有哪些是一次性的?哪些是周期性的?相应的采集需求或者分析报表该如何呈现才更佳? 六、数据分析思路这部分是比较关键的一环,构思不清晰,如无头苍蝇一般,费时费力还无用。在分析之前,可以先问下自己,这个数据分析,到底目的是为了什么? 笔者认为,基本上为如下三类:
因此,数据分析的思路是:始终围绕该阶段下的业务目标而开展数据分析。 分析思路建议参考:金字塔+公式化思维,这样可以穷举可能造成的影响因素,并进行一一分析排除,找到可能的原因。 tips:建议先列清楚可能原因,在进行数据采集和数据分析,避免返工。 举例:当一个电商平台的订单转化率下降时,可以列出订单转化率公式:CR=订单数/UV。下降的原因:可能是订单数变少了,也可能是来的客户增加了。这针对这两个指标进行罗列可能造成的原因,并通过数据验证分析。 七、数据分析方法有了数据分析的思路,就需要通过适合该场景的分析方法进行分析,以进行规律的探索。 常用到的一些分析方法如下: 1. 趋势分析法将两个或两个以上的指标或比率进行对比,以便计算出它们增减变动的方向、数额、以及变动幅度的一种分析方法。 2. 对比分析法将两个或两个以上指标对比,寻找其中规律。静态对比,不同指标横向对比。动态对比,同一指标纵向对比 3. 多维分解法把一种产品或一种市场现象,放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。 4. 用户分群根据用户与产品之间的互动程度进行划分,以更好经营用户。 5. 用户细查用户抽样,具体观察用户在行为、交易上的特征数据,以观察是否具有显著特征,反推宏观数据,找出数据规律。 6. 漏斗分析法对业务流程节点进行划华北重型卡车公关传播策划分,建立整个业务流程的转化漏斗,并追踪分析。 7. 留存分析用户注册后,追踪该用户次日/周/月的活跃情况。 8. AB测试法A/B测试的实质是对照试验,即通过对几个不同的版本进行对比,从而选出最优解。 八、学习日程因为计划常常赶不上变化,因此这里希望同学们列的是日程,而不是计划。这部分分两步:第一步搞清楚自己需要什么,第二步,制定适合的学习日程。 step1:需要什么
以上,确定一个学习优先级。 step2:学习日程
九、数据分析工具最后一部分,我们先来作下热身学习吧,奉献上excel的必备技能,以下仅划下重点: 好了,本周的分享就到这里了,我们下周再见。
作者:15年毕业于华南理工大学,有运营和产品经历,现负责金融大数据产品:个性化推荐、意图搜索,AI智能客服。个人微信公众号:大雄背起行囊。 本文由@大雄 于。, ,基于CC0协议 |
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关键词:2年, 初级, 数据分析,