Ⅰ 分析思维——数据分析的三种核心思维
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数据分析常用的三个应用场景分别是前期评估分析、中期异常问题定位、后期复盘分析。无论哪种场景都适用底层的三种核心思维，结构化、公式化、业务化。
一、结构化
结构化思维用来解决"为什么"，帮助我们理清分析思路。它是对影响问题的相关因素进行罗列，站在宏观的角度思考问题。其实结构化思考来源于麦肯锡，金字塔思维，每一个论点都围绕上一个问题目标，层层拆解相互独立，最终会形成金字塔结构。
二、公式化
公式化是验证上一层结构化的论点或原因是否可以量化，就是用数据来衡量，量化的公式是比较基础的加减乘除。尽量把一切可以量化的进行量化，最后的维度最小不可分割。举个栗子：销售额=销售量*客单价，销量=购买人数，购买人数还可以往下拆分成新用户、老用户占比等。
三、业务化
上面我们已经了解结构化和公式化，似乎已经能解决大部分问题，但是仔细看分析的各个论点，有时候会由于对业务的不理解而导致漏掉某些原因，这时候就需要用业务化思维来补全可能会遗漏的点。这就需要我们深入了解业务，多站在业务的角度考虑问题，多与业务人员沟通，并参与到其中。
案例分析
你是一家互联网公司的数据分析师，某天产品的DAU（用户日活跃度）突然下降了20%，请你分析原因。你拥有查看基础用户和行为数据的权限，面对这一需求，你会怎样进行分析？拿到这个分析任务，如果无从下手的话，我们可以将思路套用到上面的分析框架中，一步一步来分析。
首先：先做数据异常的假设，再用数据验证
这个分析案例属于异常问题定位，不建议大家第一步先对数据进行拆分，做数据异常原因分析的核心就是结合以往经验及各种信息，找出最有可能的原因假设，通过数据的拆分进行多维度分析来验证假设，定位问题所在。过程中可能会在原假设基础上建立新的假设或者是调整原来假设，直到定位原因。还有在开始分析前非常重要的一点，验证好数据的真实性。
其次：根据常用维度进行搭建分析框架
计算影响系数： 对 内部原因 每一项数据都要和以往正常值做对比
影响系数 =(今日量-昨日量)/(今日总量-昨日总量)
影响系数越大，说明此处就是主要的下降点。初步定位原因后，还需要再结合自身业务经验确定几个最可能的原因假设，进一步的排查。最后找到公司里相关人员，比如运营、技术、产品的同事进行沟通。
最后：经过分析，确立原因
除了上述，在实际工作中，可以细分分析的维度其实是非常多的。无论做多复杂的分析。只要我们建立底层的思维框架，将零散的问题组合起来将其结构化、公式化、业务化。对每一个核心论点进行假设再验证，在假设为真的基础上，进行更细维度的数据拆分，直到最后找到真正的原因。相信大家，下次再遇到这类问题，不会再无从下手，用好底层思维框架会使我们分析问题越来越熟练，更有逻辑性。
Ⅱ 数据分析师要掌握哪些技能
作为一名数据分析师，掌握数据处理与分析的基本技能是必不可少的。这包括使用SQL等工具进行数据提取和整理，以及利用Python和R等编程语言进行统计分析和可视化。这些技能帮助数据分析师能够快速、准确地处理和分析数据，为后续的决策提供支持。
与此同时，数据挖掘和机器学习的知识也是必要的。这些技能有助于处理大型数据集，并进行预测性分析。通过这些技能的应用，数据分析师可以更好地理解数据背后的模式和趋势，为企业的未来发展提供有价值的洞见。
沟通和协作能力同样重要。数据分析师需要与不同部门的人合作，解释分析结果，确保信息的准确传递。良好的沟通能力能够帮助数据分析师更好地与团队成员协作，共同解决问题，推动项目的顺利进行。
具备良好的商业和行业知识，能够理解业务及市场需求，将数据分析结果与之融合，提供商业建议。这不仅能够帮助数据分析师更好地理解业务场景，还能使分析结果更具实际应用价值。通过将数据分析与商业需求相结合，数据分析师可以为企业提供更有针对性的解决方案，推动企业的创新发展。
此外，持续学习和适应新技术的能力也是数据分析师需要掌握的重要技能之一。随着技术的不断进步，新的工具和方法不断涌现，数据分析师需要保持学习的热情，不断提升自己的技能水平，以应对日新月异的行业变化。
总之，数据分析师需要具备多方面的技能，包括数据处理与分析、数据挖掘与机器学习、沟通与协作、商业和行业知识，以及持续学习和适应新技术的能力。这些技能的掌握将有助于数据分析师更好地发挥其专业优势，为企业创造更大的价值。
Ⅲ 数据分析师常用的数据分析思路
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
02 对比分析
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是数据分析师进行业务分析的基本模型，我们最经常见的就是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据分析运营领域相当重要，尤其是互联网运营，特别需要仔细观察留存的情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是千万不要做一个大又全的东西，相反是需要不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
众所周知，用户分析是互联网运营的核心环节，通常用到的分析方法有：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标。
10 表单分析
表单分析中的填写表单，这个环节是每个平台与用户交互的必有环节，一份完美的表单设计，对客户转化率的提升有至关重要的作用。
用户进入表单页面，这时候就已经产生了微漏斗，从进入的总共的人数到最后完成，并且成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
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Ⅳ 数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
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