数据分析究竟是什么?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?
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女孩子学什么专业比较好数据分析究竟是什么?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?
公共事业管理专业 01 解构数据分析
我们字面拆解:数据 + 分析,数据是基础,分析是主导。可见,数据并不意味着价值,分析和决策才能创造价值!
而数据分析:思维方式大于实践方法思维方式:业务目标及调研+思维逻辑+创新想法+可行建议
实践方法:数据汇总统计+工具使用+可视化
数据分析对一个企业有巨大价值,则是对企业“数据”进行全方位的分析,两者相辅相成才能实现企业决策价值最大化。
所以,我们做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位,不能沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”,数据分析应该是对业务有实际的指导意义,并结合业务痛点去发现问题从而解决问题的工具。
1. 灵魂三问数据分析的灵魂三问,这就是我今天讲的主要内容:数据分析是个什么东西?他到底解决什么问题?
数据分析如何学习技能知识?需要掌握什么样的能力?
数据分析如何进行?有什么方法论?
一谈到数据分析,我们就会联想到这些问题。
然而,我接触数据分析的契机,是从刚开始工作是接触的数据处理和市场调研,再之后商家代运营,产品数据运营等,这些工作中都涉及数据分析,到现在和朋友一起创建小飞象数据分析社。
其实,我理解的数据分析不是从什么高大上的角度出发,它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。
说明白点:
是什么(树立数据标准)是多少(数据描述状况)为什么(探索问题原因)会怎样(预测业务走势)又如何(综合判断状况)
其核心就是分析数据(结合统计学等知识),到规律(比如异动),给出结论和建议,
进而能够辅助决策。
那么,接下来我们来看一下数据分析在工作中几种常见的应用场景,切身体会一下:2022年全国两会召开时间和结束时间
活动上线前,需要做A/B测试,通过数据反馈结果,验证活动是否符合预期;活动上线后,还要分析实时数据,调整推广节奏和推广动作。设计产品时,需要用数据来分析用户行为,挖掘用户需求;产品诞生后,还要用数据监测用户行为、测试产品功能,促进产品迭代。推广拉新时,需要对每个引流渠道进行质量评价;我们要收集每个渠道的投入,用数据分析来分辨渠道资源的效果,对比各大渠道对业务的影响,从中出最优渠道。······以上就是工作中遇到的数据分析应用的场景,然而,我在曾经公司里面亲眼看到,日常工作涉及到决策的时候,会常常出现如下场景:
场景一:“我觉得”、“应该”这样的词汇,谁也说服不了谁,一点点小事都要老板去拍板;
为什么电脑总是自动重启场景二:活动效果没出来,做汇报时,遭遇灵魂式追问:
“上线的新功能效果如何?”“接下来打算怎么优化”“最近数据波动的原因是什么?”······有以上这样的场景,其根本原因在于缺乏数据思维思考逻辑,对业务的思维只停留在浅层的对
停车场停车比,甚至会出现“拍脑袋决定”的情况。
所以,在工作生活中,我们应该不断培养数据思维的习惯。举几个习惯:
若看到一个广告,尝试去分析广告的受众数量大小,渠道数量、成本和效果回收的情况。若看到一个活动,想办法去拆解出它的目的、针对人、预期活动目标、投入成本、奖品爆率模型等信息。若看到一个产品,在使用完毕之后去分析他的商业模式、面对的用户体、体的使用场景,以及可能设置的付费点并去验证,同时想到可改进的价值点,并观察后续运营动作是否验证了改进点。若看到一组客服回访数据,能想到线索来源,通话总次数,通话有效次数&时长,线索意向级别,销售司龄,套餐类型,来判断这组客户的意向度,以及跟进程度,成单周期。若看到一列数据,我们应该可以清楚的指出数据是否有波动,这种波动是否正常,可能由哪些原因带来了这些波动,相关的原因是否有数据呈现。若看到一篇关于运营效果的报告,我们应该试图去分析它的内生逻辑是否足够支撑报告的结论,在哪些点上可能没有详尽调查。·······以上是我们可以在生活中培养数据思维的习惯思考场景,当然,在实际工作中的前提是,我们要熟悉自己的业务流程以及业务指标等,我们在培养数据思维的同时数据敏感度会不断提升。
2. 数据的特性数据是客观事物发生留下的客观事实,发展变动的数字化记录。随着科学技术的发展,数据的概念内涵越来越广泛包括数值,文本,声音,图像,视频等。
而新增用户、留存、用户活跃、转化、收入、用户规模等,通过数据量化,我们才能精准感知业务指标。所以,数据是用来描述业务指标的,是被量化的业务指标。但数据的本质还是数值,只是属于最后结果的一种表现形式,要想改变结果,只能去寻因,从因上做改变,才能引起结果的改变。
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