如何建立数据分析的思维框架

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其一是虚荣指标,它没法任何的实际意义。

作为被委托人,应该何如建立数据分析思维呢?

好指标与坏指标

但会 再将思路放开呢?人太好我我不知道淘宝当天的数据,但会 时需寻求内部数据,比如京东,京东的双十一销量是哪多少,是平时的哪多少倍,没法就用什儿 倍数去预估淘宝的。

另外一方面,好的指标还一有一个多形状,它应该是比率但会 比例。

从内容运营的流程开始英文,它是:内容分派—内容编辑发布—用户浏览—用户点击—用户阅读—用户评论或转发—继续下一篇浏览。

但会 题目主要看的是分析思维,目的是找出但会 的思路,什儿 有没法什儿 的妙招 呢?

什儿 个多例子都能说明只看销量是一件多不靠谱的事情。销量是一有一个多衡量指标,但也有好指标。老王什儿 个体经营户,应该以水果铺子的利润为核心次责。

我不必分析公司的利润,利润 = 销售额 – 成本。没法找出销售额涉及的指标/维度,比如产品类型、地区、用户群体等,通过不断的组合和拆解,找出有现象但会 表现良好的愿因。成本也是同理。

数据模型将僵化 的数据以形状化的形式有序的组织起来。人们前一天谈到的指标,时需作为维度使用。下面是范例:

老王不必描述生意,他应该使用销量,这本来他的指标,互联网不必描述产品,也应该使用活跃率、使用率、转化率等指标。

每个产品也有适合它的哪多少指标,暂且一股脑的装一堆指标上去,当你准备了二三5个指标用于分析,会发现无从下手。

到这里,人们但会 一有一个多数据分析的思维框架了。固然是框架,但会 还缺少具体的技巧,比如何如验证某一有一个多维度是影响数据的关键,比如何如用机器学习提高业务,哪些地方地方涉及到数据和统计学知识,前一天再讲解。

当你有了指标,时需着手进行分析,数据分析大体时需分三类,第一类是利用维度分析数据,第二类是使用统计学知识如数据分布假设检验,最后一类是使用机器学习。人们先了解一下维度分析法。

活动运营的ROI(投资回报率)也是后验性指标,一有一个多活动付出成本后并能知道其收益。原来成本但会 支出,活动的好与坏也注定了。活动周期长,还能有调整余地。活动短期说说,这指标只能用作复盘,但只能驱动业务。

核心驱动指标一定能给公司和被委托人带来最大优势和利益,记得二八法则么?20%的指标一定能带来60 %的效果,这20%的指标本来核心。

内部数据:

哪些地方地方时需不同行业经验和业务知识去学习掌握,那有没法通用的技巧和注意事项呢?

人们看一下互联网的产品,一有一个多用户从开始英文使用到抛下,也有经历哪些地方地方环节步骤。电商APP还是内容平台,也有雷同的。想一想,不必时时需到哪些地方指标?

这本来正确的数据分析思维。总结一下吧:人们通过业务建立和筛选出指标,将指标作为维度,利用维度进行分析。

人们把金字塔思维转换一下,就成了数据分析妙招 了。

选者本来将维度继续细分。比如浙江省细分成杭州市、温州市、宁波市等,2010年一季度变成1月、2月、3月。上卷则是钻取的相反概念,将维度聚合,比如浙江、上海、江苏聚合成浙江沪维度。切片是选中特定的维度,比如只选上海维度、但会 只选2010年一季度维度。但会 数据立方体是多维的,但人们观察和比较数据只能在二维、即表格中进行。

人们的回答分为两类:

上图的树状形状代表钻取(source和time的细分),但会 通过对Route的air切片获得具体数据。

所谓衡量,本来时需统一标准来定义和评价业务。什儿 标准本来指标。假设隔壁老王开了一家水果铺子,你问他每天生意为什样,他时需回答卖的不错,很好,最近不景气。哪些地方地方也有很虚的词,但会 他认为卖的不错他说是卖了60 个,而你认为的卖的不错,是卖了60 。

  从流程的层厚搭建指标框架,时需全面的囊括用户相关数据,无有遗漏。

维度是描述对象的参数,在具体分析中,人们时需把它认为是分析事物的层厚。销量是本身层厚、活跃率是本身层厚,时间也是本身层厚,什儿 它们都能算维度。

整体的分析形状就分为:

这是一道分水岭,“人太好”是本身直觉化经验化的思维,工作不但会 处处依赖被委托人的直觉,公司发展更不但会 依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现,它依托于数据导向型的思维,而也有技巧,前者是指导,后者本来应用。

了解和使用指标是数据分析思维的第一步,接下来你时需建立指标体系,孤立的指标发挥没法了数据的价值。和分析思维一样,指标并能形状化,也应该用形状化。

但会 你只能衡量它,没法你就只能有效增长它。

上图本来一有一个多维度组成的数据模型/数据立方体。分别是产品类型、时间、地区。人们既能获得电子产品在上海地区的2010二季度的销量,并能知道书籍在江苏地区的2010一季度销量。

指标形状

案例

核心驱动指标一般是公司整体的目标,若从被委托人的岗位职责看,也时需找到被委托人的核心指标。比如内容运营时需关注阅读数和阅读时长。

但会 是开放题,什儿 没法固定答案。

还有什儿 妙招 么?当然有,比如会有不少人用蚂蚁花呗支付双十一,没法后续还款的比率时需预估?

这本来“人太好”造成的认知陷阱。将案例装入 公司时,会遇到更多的现象:若有一位运营和他说,产品表现不错,但会 每天也有这该人评价和称赞,还不必看一遍哪多少截图。而另外一位运营说,产品什儿 现象,推的活动商品卖的不好,你应该相信谁呢?

业务指导数据,数据驱动业务。这才是不二法门。

建立你的指标体系

谈到维度法,不必强调的是分析的核心思维之一:对比,不同维度的对比,这大概是对新人快速提高的最佳捷径之一。比如过去和现在的时间趋势对比,比如不同地区维度的对比,比如产品类型的区别对比,比如不同用户的群体对比。单一的数据没法分析意义,只能多个数据组合并能发挥出数据的最大价值。

人太好谁都没法相信,哪些地方地方众口异词的判断也有但会 过高 数据分析思维造成的。

本文转自d1net(转载)

核心驱动指标和公司发展关联,是公司在一有一个多阶段内的重点方向。记住是一有一个多阶段,不一齐期的核心驱动指标不一样。不同业务的核心驱动指标本来一样。

也人们太好,本来数据证明

拿活跃用户数说明就懂了,人们活跃用户有5万,这能说明哪些地方呢?这说明不了哪些地方。但会 产品本身有千万级别的注册用户,没法5万用户说明非常不健康,产品在衰退期。但会 产品只拥有四五十万用户,没法说明产品的粘性很高。

数据分析是时需反馈的,当我分凝固某项次责左右业务结果,没法就去验证它。告诉运营和产品人员,看看改进后的数据为什样,一切以结果为准。但会 结果并没法改善,没法就应该反思分析过程了。

这套框架列举的指标,依旧要遵循指标原则:时需有核心驱动指标。移除虚荣指标,适当的进行删减,暂且为加进去去指标而加进去去指标。

当人们有了维度后,就并能通过不同的维度组合,形成数据模型。数据模型也有一有一个多高深的概念,它本来一有一个多数据立方体。

老王什儿 月的各类水果销量有60 0,但最后还是亏本了,仔细研究后发现,人太好销量高,但会 水果库存也高,每个月也有几百单位的水果滞销最后过期亏本。

既然指标不要 太僵化 不好,没法应该何如正确的选者指标呢?

数据模型时需暂且同的层厚和层面来观察数据,原来提高了分析的灵活性,满足不同的分析需求、什儿 过程叫做OLAP(联机分析出理 )。当然它涉及到更僵化 的数据建模和数据仓库等,人们不必完整版知道。

互联网公司常见的核心指标是用户数和活跃率,用户数代表市场的体量和占有,活跃率代表产品的健康度,但这是发展阶段的核心指标。在产品1.0期间,人们应把注意力装入 打磨产品上,在大推广前提高产品质量,这时留存率是一有一个多核心指标。而在有一定用户基数的产品后期,商业化比活跃重要,人们会关注钱相关的指标,比如广告点击率、利润率等。

好指标应该是核心驱动指标。人太好指标特别要,但会 什儿 指标时需更重要。就像销量和利润,用户数和活跃用户数,后者都比前者重要。

产品在应用商店有几十万的曝光量,有意义吗?没法,我时需的是实际下载。下载了意义大吗?本来大,若果用户注册成功。曝光量和下载量也有虚荣指标,本来虚荣程度不一样。

坏指标哪些地方地方呢?

内部数据:

和分析思维的金字塔形状一样,指标也有固有形状,呈现树状。指标形状的构建核心是以业务流程为思路,以形状为导向。

在人们谈论指标前一天,先将时间倒推几十年,现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典说说:

第5个坏指标是后验性指标,它往往只能反应但会 处于的事情。

但会 你只能用指标描述业务,没法你就只能有效增长它。

新媒体都追求微信公众号阅读数,但会 靠阅读数做广告,没法阅读数有意义,但会 靠图文卖商品,没法更应该关注转化率和商品销量,毕竟一有一个多夸张的标题就能带来很高的阅读量,此时的阅读量是虚荣指标。可惜什儿 老板还是孜孜不倦的追求10W+,哪怕刷量。

比如我一有一个多流失用户的定义:一有一个多月没法打开APP就算做流失。没法运营每天统计的流失用户数,也有并且没法打开过的,以时效性看,但会 处于并且了,也没法通过妙招 挽回。我知道原来但会 某个不好的运营手段伤害了用户,原来还有用吗?

正但会 单纯的活跃用户数没法多大意义,什儿 运营和产品会更关注活跃率。什儿 指标本来一有一个多比率,将活跃用户数除以总用户数所得。什儿 在设立指标时,人们都尽量想它时需是比率。

这里我想强调,数据分析并也有一有一个多结果,本来过程。还记得“但会 你只能衡量它,没法你就只能有效增长它”这句话吗?数据分析的最终目的本来增长业务。但会 数据分析时需绩效指标,一定不必是分析的对错,本来最终数据提升的结果。

  除了Excel、BI、R、Python都能用维度分析法。BI是相对最简便的。

指标和维度哪些地方地方区别?

聪明的你但会 但会 想到,人们常用的数据透视表本来本身维度分析,将时需分析的维度装入 行列组合进行求和、计数、平均值等计算。放一张原来用到的案例图片:用城市维度和工作年限维度,计算平均工资。

而下面这张图,解释了哪些地方是指标化,这本来是是不是数据分析思维的差异,也是典型的数据化运营,有空时需再深入讲这块。

也有所有的指标也有好的。这是初出茅庐者常犯的错误。人们继续回到老王的水果铺子,来思考一下,销量什儿 指标究竟是也有好的?

假设你是内容运营,时需对现有的业务做一有一个多分析,提高内容相关数据,不必为什做呢?

人们尝试把思维放开,但会 销量能反应商品,有没法什儿 维度?人们但会 会想到:退换货率、和商品评价率。但会 双十一的商品只能在12刚刚退换货和收货后评价,人们就能根据什儿 个多指标平日的平均比率,以及双十一商品的后续退换和评价总数,预估卖出总量。退换货率肯定会虚高什儿 (毕竟双十一退货不少),没法商品评价率更准确。

指标体系没法放之四海而皆准的模板,不同业务形状有不同的指标体系。移动APP和网站不一样,SaaS和电子商务不一样,低频消费和高频消费不一样。好比一款婚庆相关的APP,不时需考虑复购率指标;互联网金融,时需要风控指标;电子商务,卖家和买家的指标各不一样。

维度分析法

第一有一个多坏指标是僵化 性指标,它将数据分析陷于一堆指标造成的陷阱中。

原来人们问过我,哪些地方是数据分析思维?但会 分析思维是本身形状化的体现,没法数据分析思维在它的基础加进去去进去一有一个多准则:

虚荣指标是没法意义的指标,往往它会很好看,并能粉饰运营和产品的工作绩效,但人们要出理 使用。

核心指标不本来写在周报的数字,本来整个运营团队、产品团队乃至研发团队都统一努力的目标。

你是淘宝的数据分析师,现在时需你预估双十一的销量,你只能获得双十一当天和前一天的所有数据。只能获得11月12日开始英文的数据,你应该何如预估?

这是一有一个多标准的流程,每个流程也有指标时需建立。内容分派时需建立热点指数,看哪一篇内容比较火。用户浏览用户点击则是标准的PV和UV统计,用户阅读是阅读时长。

最近物价上涨,老王顺应调高了水果价格,又不敢涨的提高,人太好水果销量没法大变化,但老王发现一有一个多月下来没赚哪多少,私房钱也有够存。

商品数据:商品评价率、退换货率、商品销量支付数据:蚂蚁花呗支付比率等

数据模型还有几种常见的技巧、叫做钻取、上卷、切片。

维度是说明和观察事物的层厚,指标是衡量数据的标准。维度是一有一个多更大的范围,不本来数据,比如时间维度和城市维度,人们就无法用指标表示,而指标(留存率、突然跳出率、浏览时间等)却时需成为维度。通俗理解:维度>指标。

这也是数据分析的次责,结果作导向。分析若本来当一份报告呈现上去,后续没法任何跟进、改进的妙招 ,没法数据分析等与零。

指标能细分和拆解,比如活跃率时需细分成日活跃率、周活跃率、月活跃率、老用户活跃率等。数据分析应该根据具体的情形选者指标,但会 是天气类工具,时需选者日活跃率,但会 是社交APP,时需选者周活跃率,更低频的产品则是月活跃率。