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数据分析师有必要转数据产品经理吗

数据分析师有必要转数据产品经理吗?之前断断续续也聊过这个话题,但都说的不太系统连贯,今天争取一次性讲清楚。这篇文章虽然内容特别硬,篇幅也略长,但出于公益考虑,免费!所以欢迎阅读并转发给身边有需要的朋友。

数据分析师有必要转数据产品经理吗

数据分析师有必要转数据产品经理吗

进入正题,今天的内容我打算依次说 3 个点:

  • 数据产品到底是什么:包含岗位定义和驳斥误解
  • 做数据产品有哪些爽点:从收入、体感、职业寿命等角度看
  • 哪些人可以考虑尝试:我自己的经历和我看到的案例

希望大家摒弃之前的一些偏见和错误认知,至少先耐心看完第一部分。

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如何读懂数据的真正含义

很多新人读不懂数据含义。对着报表,只会和复读机一样叨叨:“昨天销量100,今天销量120,增加20……”讲这些只要不是瞎子都能看得到的东西。也因此经常被笑话。咋办?!

如何读懂数据的真正含义

如何读懂数据的真正含义

读懂第一阶段:明指标

给一个数字:180,能看出含义不?

不能!

因为这就是孤零零一个数字,啥含义都没有。想读懂数据,至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称,使用场景,计算口径。同样是180,我们换成:成年女性,身高180cm。是不是一下清晰很多了。

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怎么形成数据分析思路

怎么形成数据分析思路?困扰新手同学的一大难题,就是:遇到问题,没有数据分析思路,常见的问题如。

怎么形成数据分析思路

怎么形成数据分析思路

1、不知道从哪里下手

2、不知道如何深入分析

3、不知道做到啥程度OK

注意!不要一提到数据分析思路,就想到各种高大上的模式。实际工作中,很多业务问题不需要去扒拉《统计学》《机器学习》等课本。从业务出发形成完整的分析思路,只需要5步走。

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数据分析如何做才能比别人更好

数据分析如何做才能比别人更好?很多同学觉得自己在工作中进步很少,拿着数据,翻来覆去就是同比、环比,做了两三年也没进步。

在这背后,有个很大问题是:缺少有业务含义的标签积累,导致只会零散地看数据,既无法推导有业务意义的结论,也积累不了业务分析经验。

数据分析如何做才能比别人更好

数据分析如何做才能比别人更好

今天我们就借一个例子,让大家看出其中的区别。诸位坐好扶稳,我们马上发车。

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数据如何分析?超好用的七步标准法

“你看看最近的销售数据,有啥发现不?”在工作中,这种无明确目标的问题经常出现。讨厌的地方是:大部分时候,日常数据就是只有一点波动。如果直接把“环比3%增长”这种结论报上去,又会被扣个“这我也知道,要深入分析!”的帽子。那到底该咋办?今天系统讲解下。

数据如何分析?超好用的七步标准法

数据如何分析?超好用的七步标准法

解读数据是有标准顺序的,分为7步走:看数字、找规律、立标准、看结构、明假设、验真伪、出结论。我们不着急,一步步来讲:

第1步:看数字

这是最基础的,同比,环比,绝对值,涨了、跌了……日常报告都是这些东西。但是这些东西不招人待见。一来,只要是个人看一眼就知道情况了,没啥写的必要;二来,这些玩意没业务含义,讲了跟没讲一样,所以必须深入一步。

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到底什么才是数据分析方法?如何做

很多同学会困惑:到底什么才是数据分析方法?因为网上对于数据分析方法的描述,有些抄袭自营销学书本,比如4P、PEST;有些则抄袭自统计学书本,比如相关分析,回归分析。可真到做分析的时候就傻眼了:眼前的问题到底该P一下还是回归一下?

到底什么才是数据分析方法?如何做

到底什么才是数据分析方法?如何做

想真正理解&掌握数据分析方法,当然不能这样“拿着锤子找钉”。工作中的数据分析,要紧密结合业务,服务业务需求。因此理解业务需求,围绕问题找答案,才能理解各种数据分析方法有什么用,该怎么用。

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数据分析项目很难做吗?避免这5个坑

这么多年,你在工作中做了几个成功的数据分析项目呢?问题一出,又引发一阵阵哀嚎:

“没项目做呀!”

“每天瞎忙啊!”

“业务方:我早知道了,你做的有啥用,你分析得不准确“

一键三连啊。

数据分析项目很难做吗?避免这5个坑

数据分析项目很难做吗?避免这5个坑

今天我们先不谈“为啥每天瞎忙没项目做”的问题,就谈“为啥已经开工的项目会失败”。因为认真梳理下会发现,至少四分之三的数据分析项目失败,和这个事有关。

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数据分析终极难题:多因素下归因模型如何搭建

数据分析领域有几个经典的终极难题。多影响因素归因,绝对是其中最让人头大的。特别是临近促销旺季,品牌、售后、客服、供应链、运营、产品、商品管理都会跑来,说:“今年业绩不错呀,公司多赚的10个亿,到底几个亿归功于品牌,到底几个亿归功于供应……请量化分析一下,谢谢”。

数据分析终极难题:多因素下归因模型如何搭建

数据分析终极难题:多因素下归因模型如何搭建

那么,到底该怎么分析呢?今天我们详细讲解一下。

一、多影响因素归因的表面

为啥这个问题是终极难题,只要做一个实验,马上便知道。

同学们可以亲自试试哦。

第一步:请闭上眼睛

第二步:回忆淘宝里最近买的一件商品

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数据分析要助力增长,试试这些方法!

数据分析要助力增长!”是很多公司的要求。然而实际执行的时候,很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据,这还能咋增长?有些案例讲ABtest,可版本是产品出的,裂变活动是运营做的,我只是算了一个数据呀。

数据分析要助力增长,这可能是最好的策略

数据分析要助力增长,这可能是最好的策略

今天详细给大家解答一下,到底怎么做能实现增长。

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什么是数据闭环?如何实现数据分析闭环

经常有同学问:“总听说要实现数据分析闭环,看到数据分析结果”,可到底该咋实现?为什么自己平时工作中,经常是发了数据给业务就石沉大海,这样咋胜任大厂的要求?今天系统讲解一下。

什么是数据闭环?如何实现数据分析闭环

什么是数据闭环?如何实现数据分析闭环

什么是数据闭环

完整的数据闭环,应该是:用数据监控业务 → 发现业务中的问题 → 分析问题原因 → 选择解决方案 → 继续监控业务走势,这样一条完整的链路。如果能实现闭环,肯定是做到了真正的数据驱动,既能体现数据分析的价值,又能促成业务科学办事,避免拍脑袋决策,是最好的状态了。

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数据分析怎么给出有价值的建议

很多同学写数据分析报告,最怕的就是建议部分。要么不知道建议该怎么写,要么就是简单的写两句“GMV下降了,建议搞高!”写完了还被业务嫌弃:“你要给出有价值建议!要有洞察!”到底该咋办呀,今天咱专门聊这个。

数据分析怎么给出有价值的建议

数据分析怎么给出有价值的建议

一、破题关键

破题的关键,得搞清楚:业务到底想要什么。并不是所有的业务部门都掌握了数据思维,有些部门对数据不上心,有的却对数据盯得很紧,说不定自己都做过很多分析。

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标签和数据指标体系,怎么才能分清楚

数据指标、指标体系、维度、标签,这些都是数据分析基础概念,但经常有同学会搞混淆。搞清楚这些概念的区别,不但做报表更清晰,而且更容易在分析问题的时候找到思路,今天系统讲解下。

标签和数据指标体系,怎么才能分清楚

标签和数据指标体系,怎么才能分清楚

数据指标 VS 指标体系

比如:有一个小朋友身高150cm,是个男生,长得很强壮。这里150cm就是数据指标。数据指标通常是用数值衡量一个客观事实。只不过,只用一个指标是难把事情讲清楚的,你可能会怀疑“啥小朋友一米五高呀”,所以我们需要一些列指标,比如年龄12岁,身高150cm。描述事物的指标多了,就形成指标体系。

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数据分析师对业务到底要懂到什么程度

总是听人说:数据分析师要懂业务,懂业务。懂业务确实很重要,可到底要懂到啥程度?很少有认真讨论的。更难搞的是,不管你懂多少,总会有人冒出来说你:“不懂业务呀”。

数据分析师对业务到底要懂到什么程度

数据分析师对业务到底要懂到什么程度

到底这事啥时候是个头?今天我们系统讲解一下。

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