day2 数据分析思维课
1，数据分析多元思维
多元思维模型分为三大块：中观（专业度，逻辑性，价值点），微观（有效沟通能力和快速发散收敛能力），宏观（能够将当前业务与实际社会热点，行业风口联系起来，提前预测，获得更好的决策）
1.1：微观里边的有效沟通的二个技巧：1，黄金思维圈法则（多问为何做这件事） 2，做好准备再去沟通
1.2：微观能力该如何培养？
尽可能与业务核心人员沟通，看他们是如何思考业务的；多看书籍：刻意练习，慢慢养成习惯
2，优秀的数据分析师都具备的能力：想象力，敏感度，快速发现问题，高维视角
3，电商模型的数据分析：（界面分发效率和漏斗模型）
从切入点去分析：引流-->漏斗-->用户
引流：对整体数据的分析
漏斗：对核心路径的分析
用户：对产品当前痛点进行分析
电商的三大重点分析：1，分发效率 2，漏斗模型套路 3，新用户分析
4，金融行业
在金融行业数据分析师有二个角色：1，风控分析师 2，数据建模师
数据建模师在处理数据时面对的数据为：
数据变量：1，原始变量 2，衍生变量。在选择变量时要基于RFM原则，即最近，频次，钱这三个优先
数据处理：数据处理和数据建模都是慢慢迭代优化的，前期不用搞太复杂
5，游戏数据分析
目标：尽量让用户慢些流失---->流失分析；让花时间的用户多变现---->商业分析
流失分析：
定义：一个月内不使用该产品即为流失
流失周期确定=回流率稳定 ；回流率= 回流用户数/流失用户数
流失分析二大点：1，类似套路（流失钱最后一步在做啥） ；2，差异拜年话很大的点（分析师深入该游戏，找出痛点）
游戏行业总结：
非常注重收入，分析师每天看收入数据，更注重分析的深度体验，分析师最大的价值是让用户玩的更happy
6，传统销售行业数据分析
思路：需求解读--> 找出异常--> 产品优化
7，如何分析一个陌生行业
理清业务模式(知道在干啥) -->寻找北极星指标（最重要的是什么）--> 主体维度拆解分析（具体案列）--> 小发现大猜想（发散收敛） -->数据验证（闭环）
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