分析思维

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数据分析思维

数据分析

数据分析过程

  1. 观测

    （1）采集数据

    • 解析系统日志
    • 埋点获取新数据
    • 通过传感器采集
    • 爬虫解析网站
    • API获取数据

    （2）存储数据

    • 数据库
    • 连接数据库取数

    （3）展示数据

    • 可视化高效传达信息

  2. 测量

    • 设定标准
    • 发现异常

  3. 应用数据创造价值

    • 数据不断迭代产品和业务策略
    • 明确目标
    • 拆解目标
    • 得到标准值

MECE：满足相互独立、且能够穷尽。

比较常见的拆解方法：

  • 时间流程法

    • 漏斗模型：AARRR，用户的流程

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- PDCA：质量管理，先规划再进行，定期检查过程问题

- 精益创业：根据想法快速建产品，并根据数据快速更改想法

  • 模型框架法

    • 优劣势比较

    • 投入产出比

    • SWOT

  • 量化公式法

  • 穷尽要素法

整体分为各部分

是什么-为什么-怎么做-做什么

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拆解方法的记录

拆解方法：

拆解方法

首先，需要符合MECE（无重复，无遗漏）

  1. 流程拆解法：流程分析进行拆解，适用于流程较长，环节较多，随着环节的进行，留存率越来越少的场景。
  2. 二分法：把事物分成A和非A两个部分。
  3. 象限拆解法：
    （1）可用于找到问题的共性原因，将有相同特征的事件进行归因分析，总结共性。
    （2）建立分组优化策略。

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4. 杜邦分析法：主要用来评价公司盈利能力与股东权益回报水平。财务角度分析企业绩效的方法。

基本思想：将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积。
ROE = 净资产利润率 * 权益乘数 * 资产周转率
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  1. AARRR

研究用户增长的数据分析模型，用户生命周期：用户获取、用户激活、用户留存、获得收益、推进传播。

  1. PEST：针对企业的战略管理

从政治、经济、社会、技术，基于公司战略的眼光来分析企业外部宏观环节的方法。

  1. RFM：客户价值细分的一种方法

根据客户活跃程度和交易金额贡献

过程：

  • 计算RFM各项分值，最高5分，最低1分
  • 汇总RFM分值，RFM = 100 * R_S + 10 * F_S
  • 根据RFM分值对客户分类

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  1. SWOT：对企业内部外条件各方面进行综合和概括，分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法

优势、劣势、机会、威胁

  1. 5W1H

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  • Who：分析谁？确定分析主题
  • Where：取哪里的数据？进行数据集成
  • When：取什么时间段的数据？
  • What：用什么分析方法？
  • Why：是什么原因导致的问题？
  • How：如何呈现分析结果
  1. 5W2H
  • Why：为什么？为什么要这么做？原因是什么
  • What：是什么？目的是什么？
  • Where：何处？从哪里来？到哪里去？
  • When：何时？什么时间完成
  • Who：谁来执行？谁来负责？谁来管理
  • How：怎么做？如何提高效率？如何实施？
  • How much：做多少？做到何种程度？数量、质量如何

一些分析类资讯文章：
36氪 人人都是产品经历 简书

接下来，学习工具的同时，将先后看看两本书：

深入浅出数据分析

精益数据分析

以及学习分析报告制作：分析报告制作

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