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数据分析你需要知道的都在这!干货!

如果你是打算学习数据分析,或者是从业者,想要增长技能,建议你看下本文,会受益颇多。

数据分析你需要知道的都在这!干货!

一、数据分析师是“神马”

1、何谓数据分析

把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出研究对象的内在规律;能够帮助管理者进行判断和决策,以便制定适当的策略和采取相应的行动

广义的数据分析包括两部分:

①数据分析②数据挖掘

数据分析你需要知道的都在这!干货!

2、数据分析的作用

①现状分析(发生了什么)②原因分析(为什么发生)③预测分析(将发生什么)

现状分析一般分为告诉你企业现阶段的整体运营情况,可以通过各个经营指标来衡量;告诉你企业各项业务的构成,各项业务的发展及变动情况,一般通过日报、周报、月报等形式。

原因分析就是告诉你某一现状为什么发生。一般通过专题分析完成,根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

预测分析就是告诉你将来发生什么,对企业未来趋势做出预测,以保证企业的可持续健康发展。其实读到这里你可能会发现,上面的说的比较宏观,之后的话我会写出更多相关的理论依据和案例。我们先对总体有一个了解,一点点深入。

二、数据分析流程

1、明确分析目的,确定分析思路

确定分析目的,一切都以解决问题为核心。梳理分析思路,也就是先分析什么,后分析什么,使得各个分析点之间有逻辑联系,分析维度有哪些,包含哪些指标。也就是做数据分析前期的规划,指导着分析工作后期的开展。

2、数据收集

内部:自己的数据库、用户行为数据、业务提供的excel或csv文件外部:互联网,网络爬虫、竞品数据等

3、数据处理

包括将杂乱无章的数据进行清洗和加工。如果数据量少,用excel;数据量大可以用python的包pandas或sql语句来处理。工具没有好坏之分,只要能快速有效的解决问题。

4、数据建模

简单的来说:利用统计学的描述性统计,如均值、中位数、标准差等;复杂的来说:利用机器学习模型、算法,如预测等。而我们大多数情况,利用描述行性统计就够用,后期深入的话,可以学习机器学习和统计学的一些模型。

5、数据展现

在展示结果的时候,不一定多么花哨,一定要保证与绝大部分人的理解是一致的,让人容易理解的清晰图表。能用图表示的就不用 表格,能用表格说明问题的就不用文字。让人们用最少的脑力理解你表达的思想。

6、报告撰写

好的分析报告一定要有建议和解决方案。最为决策者,需要的不仅仅是找出问题,更重要的是解决方案和建议。

流程就到这,很重要,我们一定要学以致用,运用到我们的实际分析工作中哦。

三、数据分析的三大误区

1、分析的目的不明确,为分析而分析

只有对自己的分析目的很清晰,你才会知道怎样去实现这个目的,需要哪些图表进行展现。而不要想到什么做什么。

2、缺乏业务知识,分析结果偏离实际

在企业中做的数据分析不是纯数据分析,而是要多从业务方面进行分析,不应停留数据表面,要思考数据背后的事实与真相,最终结果能够落地。

3、一味追求使用高级分析方法,热忠于研究模型

仅有分析模型是远远不够的,围绕业务发现问题并解决问题才是数据分析的最终目的。不论高级的分析方法还是简单的分析方法,只要能解决问题的方法,就是好方法。

我们知道这些,是不就可以提前规避,避免踩坑了呢。这里我还要补充的是,我们在公司里,尤其做分析工作,大多时候会跟业务或运营打交道,一定要说”人话”,(⊙﹏⊙),“人话” 就是大白话,让人能听懂的,尽量少用专业术语,好处你懂的。。。

四、数据分析师的要求

1、硬件

懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计

2、软件

态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿学习、勇于创新

额,怎么越写越越感觉鸡汤了,如果是你需要的,喝了它 ! O(∩_∩)O

五、今后学习方法分享

1、学习

先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新

2、方法

先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手

3、分析

先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议

希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油

原文始发于微信公众号(Python之每日一课)

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本文转载于微信公众号(Python之每日一课),本文观点不代表爱运营立场,转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题,请联系爱运营处理。

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