Ⅰ 分析思維——數據分析的三種核心思維
文章目錄
數據分析常用的三個應用場景分別是前期評估分析、中期異常問題定位、後期復盤分析。無論哪種場景都適用底層的三種核心思維，結構化、公式化、業務化。
一、結構化
結構化思維用來解決"為什麼"，幫助我們理清分析思路。它是對影響問題的相關因素進行羅列，站在宏觀的角度思考問題。其實結構化思考來源於麥肯錫，金字塔思維，每一個論點都圍繞上一個問題目標，層層拆解相互獨立，最終會形成金字塔結構。
二、公式化
公式化是驗證上一層結構化的論點或原因是否可以量化，就是用數據來衡量，量化的公式是比較基礎的加減乘除。盡量把一切可以量化的進行量化，最後的維度最小不可分割。舉個栗子：銷售額=銷售量*客單價，銷量=購買人數，購買人數還可以往下拆分成新用戶、老用戶佔比等。
三、業務化
上面我們已經了解結構化和公式化，似乎已經能解決大部分問題，但是仔細看分析的各個論點，有時候會由於對業務的不理解而導致漏掉某些原因，這時候就需要用業務化思維來補全可能會遺漏的點。這就需要我們深入了解業務，多站在業務的角度考慮問題，多與業務人員溝通，並參與到其中。
案例分析
你是一家互聯網公司的數據分析師，某天產品的DAU（用戶日活躍度）突然下降了20%，請你分析原因。你擁有查看基礎用戶和行為數據的許可權，面對這一需求，你會怎樣進行分析？拿到這個分析任務，如果無從下手的話，我們可以將思路套用到上面的分析框架中，一步一步來分析。
首先：先做數據異常的假設，再用數據驗證
這個分析案例屬於異常問題定位，不建議大家第一步先對數據進行拆分，做數據異常原因分析的核心就是結合以往經驗及各種信息，找出最有可能的原因假設，通過數據的拆分進行多維度分析來驗證假設，定位問題所在。過程中可能會在原假設基礎上建立新的假設或者是調整原來假設，直到定位原因。還有在開始分析前非常重要的一點，驗證好數據的真實性。
其次：根據常用維度進行搭建分析框架
計算影響系數： 對 內部原因 每一項數據都要和以往正常值做對比
影響系數 =(今日量-昨日量)/(今日總量-昨日總量)
影響系數越大，說明此處就是主要的下降點。初步定位原因後，還需要再結合自身業務經驗確定幾個最可能的原因假設，進一步的排查。最後找到公司里相關人員，比如運營、技術、產品的同事進行溝通。
最後：經過分析，確立原因
除了上述，在實際工作中，可以細分分析的維度其實是非常多的。無論做多復雜的分析。只要我們建立底層的思維框架，將零散的問題組合起來將其結構化、公式化、業務化。對每一個核心論點進行假設再驗證，在假設為真的基礎上，進行更細維度的數據拆分，直到最後找到真正的原因。相信大家，下次再遇到這類問題，不會再無從下手，用好底層思維框架會使我們分析問題越來越熟練，更有邏輯性。
Ⅱ 數據分析師要掌握哪些技能
作為一名數據分析師，掌握數據處理與分析的基本技能是必不可少的。這包括使用SQL等工具進行數據提取和整理，以及利用Python和R等編程語言進行統計分析和可視化。這些技能幫助數據分析師能夠快速、准確地處理和分析數據，為後續的決策提供支持。
與此同時，數據挖掘和機器學習的知識也是必要的。這些技能有助於處理大型數據集，並進行預測性分析。通過這些技能的應用，數據分析師可以更好地理解數據背後的模式和趨勢，為企業的未來發展提供有價值的洞見。
溝通和協作能力同樣重要。數據分析師需要與不同部門的人合作，解釋分析結果，確保信息的准確傳遞。良好的溝通能力能夠幫助數據分析師更好地與團隊成員協作，共同解決問題，推動項目的順利進行。
具備良好的商業和行業知識，能夠理解業務及市場需求，將數據分析結果與之融合，提供商業建議。這不僅能夠幫助數據分析師更好地理解業務場景，還能使分析結果更具實際應用價值。通過將數據分析與商業需求相結合，數據分析師可以為企業提供更有針對性的解決方案，推動企業的創新發展。
此外，持續學習和適應新技術的能力也是數據分析師需要掌握的重要技能之一。隨著技術的不斷進步，新的工具和方法不斷涌現，數據分析師需要保持學習的熱情，不斷提升自己的技能水平，以應對日新月異的行業變化。
總之，數據分析師需要具備多方面的技能，包括數據處理與分析、數據挖掘與機器學習、溝通與協作、商業和行業知識，以及持續學習和適應新技術的能力。這些技能的掌握將有助於數據分析師更好地發揮其專業優勢，為企業創造更大的價值。
Ⅲ 數據分析師常用的數據分析思路
01 細分分析
細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。
細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如：來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
02 對比分析
對比分析主要是把兩個有關聯的數據指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究對象的規模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相對值，然後通過在一樣的維度下的指標數據對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
03 漏斗分析
轉化漏斗分析是數據分析師進行業務分析的基本模型，我們最經常見的就是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鍾。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在數據分析運營領域相當重要，尤其是互聯網運營，特別需要仔細觀察留存的情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。
05 聚類分析
聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。
用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法;頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法;來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。
06 AB測試
增長黑客的一個主要思想之一，是千萬不要做一個大又全的東西，相反是需要不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢?主要方法就是AB測試。
07 埋點分析
只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。
08 來源分析
流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標注用戶來源，至關重要。
傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值。
09 用戶分析
眾所周知，用戶分析是互聯網運營的核心環節，通常用到的分析方法有：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標。
10 表單分析
表單分析中的填寫表單，這個環節是每個平台與用戶交互的必有環節，一份完美的表單設計，對客戶轉化率的提升有至關重要的作用。
用戶進入表單頁面，這時候就已經產生了微漏斗，從進入的總共的人數到最後完成，並且成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。
有關數據分析師常用的數據分析思路的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對互聯網大數據有著濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於大數據、數據分析師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅳ 數據分析師需要掌握哪些能力，需要做哪些准備
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
參考鏈接：http://ke..com/link?url=b8z_U8-QuI49JAGq#3