数据分析解决哪些问题(如何用数据分析解决问题)

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诸如“对数据敏感,能够通过数据分析和反馈不断改进和优化产品”这样的 *** 要求并不少见。诚然,数据分析能力已经成为产品经理不可或缺的技能。数据的敏感性和分析能力的水平通常可以显示产品人员的基本技能。虽然我几乎每天都在处理数据,但我总是觉得要获得高级能力,仍然需要系统的学习和实践。因此,本文进行如下梳理和思考,希望对大家有所帮助。

列举常见的数据分析问题,反思正确的药物。

给出一些分析思路,提高日常数据分析的效率。

学习设定学习计划的指导方针,并逐渐掌握数据分析工具。

5个常见问题

学习动机

每日分析的类型

分析思维

制定学习计划

数据分析工具(excel,文章末尾的学习包)

你可能会说,这不是废话吗?一定要学会!但是,我还是要强调,如果没有足够的动力,最多三天就能钓到鱼,这是不可持续的。

数据分析有什么好处?总而言之,数据改变了生活。

哈,这太荒谬了。请随意发表一些观点。每个人都有不同的动机。有用是好事。

在过去的两周里,通过调查和自我反思,学生们把注意力集中在了数据分析中的五个主要问题上,我把这五个问题简称为“四无和一无”。如果解决不好,会严重影响工作效率和身心健康。

原因:分析的业务目标不明确,导致数据收集过多;分析 *** 和分析场景不知道如何结合,导致无法开始。

对策:之一步是了解业务背景和业务目标;熟悉各种分析 *** 和应用场景,这将在后面介绍。

原因:数据波动的可能原因没有作为一个整体来考虑,相关指数作为一个因果指数,成为“分析的分析”。

对策:数据分析应形成一个闭环,确定分析目标——,收集数据——,列出可能的原因(金字塔/公式化思维,稍后介绍)-验证猜想-得出分析结论-后续优化对策

原因:线上产品的价值和利润不明确,观察指标没有提前规划,相关的数据收集需求开发,聪明的女人没有米就很难做饭!

对策:定义产品的成功指标可以提前构思分析思路,然后推回所需数据需求的细节

原因:团队内部信息没有及时同步。它可能是由活动引起的产品数据爆炸,或者是由产品更新引起的系统故障数据下降。

对策:建立团队内部的合作机制,及时将信息同步到共享平台。例如,在运营活动上线前x天,及时将其与产品相关的活动计划同步,做好备份记录并通知相关部门。

原因:分析工具如excel,如果他们在学校没有专门的课程,他们基本上都是自学或报相关课程。繁忙的工作和没有时间独自学习是根本原因

对策:建议列出自己的薄弱环节,找到相关课程学习。如果是小白,建议进行系统研究,这将在后面介绍。

日常数据分析类型可以从四个角度进行分类:产品设计的五个要素、数据类型、产品演化流程和时间。

分类的目的是帮助我们更好地理清日常数据分析的场景,以便更有针对性地组织和分类预习储量。例如,在数据类型纬度中,用于存储用户数据和交易数据的数据库和表字段可以预先排序,这可以提高数据收集的效率;组织项目周报的报表格式,如有数据增加,直接更新。

多关注战略层面的数据。老板们会时不时地问这个问题,长时间地寻找数据会很尴尬。

以下数据将在个性化推荐或精确营销场景中频繁使用,数据质量决定推荐效果。

产品推出前后,产品的相关数据会有所不同,相关数据的收集和分析将依赖于不断的总结和反思。

有人建议学生评估一下自己:哪些是一次性的?哪一个

这部分是一个关键环节,概念不清。它就像一只无头苍蝇,既费时又费力,毫无用处。在分析之前,你可以问自己,这个数据分析的目的是什么?

笔者认为,它基本上有以下三类:

事前:制定/预防

进行中:控制/调整

之后:关闭/优化

因此,数据分析的思想是在这个阶段始终围绕业务目标进行数据分析。

建议分析参考:金字塔式公式化思维,可以穷尽可能的影响因素,逐一分析和消除,并找出可能的原因。

提示:建议首先列出可能的原因,然后收集和分析数据以避免返工。

例如,当电子商务平台的订单转换率下降时,可以列出订单转换率公式:CR=订单数/紫外。下降的原因:订单数量减少或客户数量增加。这列出了这两个指标的可能原因,并通过数据验证进行了分析。

有了数据分析的思想,就有必要通过适合现场的分析 *** 进行分析,探索规律。

一些常用的分析 *** 如下:

一种分析 *** ,比较两个或多个指标或比率,以计算其增加或减少的方向、数量和范围。

比较两个或多个指标,找出规则。静态比较,不同指标的横向比较。动态比较,同一指标的纵向比较

将产品或市场现象放入二维空间坐标中进行分析。

根据用户和产品之间的交互程度,以更好地管理用户。

用户抽样,具体观察用户的行为和交易特征数据,从而观察是否有显著特征,反转宏观数据,找出数据规律。

划分业务流程节点,建立整个业务流程的转换漏斗,并对其进行跟踪分析。

用户注册后,跟踪用户下一天/周/月的活动。

A/B测试的本质是一个控制测试,也就是说,通过比较几种不同的版本,可以选择更佳的解决方案。

因为计划经常跟不上变化,我希望学生们列出时间表而不是计划。这一部分分为两步:之一步是找出你需要什么,第二步是制定一个合适的学习计划。

根据第5节的数据分析类型,整理出日常高频分析场景。

总结你自己的弱点:你可以反思一下分析过程,最痛苦的事情是什么,问问老板他们有什么高超的技能。

选择未来的研究方向:行业分析、商业智能方向、机器学习。

以上,确定一个学习优先级。

一个可持续的学习习惯:什么时候学习是最有效和可实施的?

分阶段学习目标:首先学习excel的基本知识,然后学习统计学,然后学习SQL。

定期安排,根据自己的时间制定具体的时间表。

在最后一部分,让我们做一个热身学习,并奉献出必要的技能。以下几点仅突出显示:

好了,本周的分享结束了。下周见。

作者:毕业于华南理工大学15年,有运营和产品经验,现负责金融大数据产品:个性化推荐、意向搜索、人工智能智能客户服务。个人微信公众号:大雄收拾行李。

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