《谁说菜鸟不会数据分析——入门篇》学习笔记 ——第二章 数据分析概述
第二章 数据分析概述
一 、什么是数据分析(狭义)
1.1 定义
数据分析是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。
1.2 作用
(1)现状分析(发生了什么)
具体体现为企业整体运营好坏程度、各项业务构成及发展变动,一般通过日报、周报、月报等形式完成。
(2)原因分析(为什么发生)
确定业务变动的具体原因,需要我们分析确定是整体业务的问题还是个别业务问题、是所有地区的问题还是个别地区的问题等等,一般需要专题分析。
(3)预测分析(将发生什么)
对企业未来发展趋势作出预测,为企业制定运营目标及策略提供有效的参考与决策依据,在制定企业季度、年度计划时进行专题分析。
1.3 方法
对比、分组、结构、分布、交叉、矩阵、回归等分析方法
1.4 结果
得到一个指标统计量结果,且要与业务结合进行解读。
二、数据分析的流程
2.1 明确分析目的和思路
(1)目的
数据分析的核心是要解决问题
(要探究数据变化的原因、确定系统的分析角度、寻找最有效的分析方法、绘制表达有效的图表、撰写有说服力的分析报告)
(2)思路
要把分析目的分解成不同的分析要点,进而确定体系化的分析框架,使分析结果具有说服力。
具体做法:营销、管理等理论模型+实际业务情况
营销模型有:4P、用户使用行为、STP理论、、SWOT等
管理模型有:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等
2.2 数据收集
方式:数据库、出版物、互联网、市场调查等
2.3 数据处理
数据清洗、数据合并、数据抽取、数据计算、数据转换等
2.4 数据分析
定义:运用适当的方法及工具分析数据,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。
2.5 数据展现
图形>表格>文字
2.6 报告撰写
包含:数据分析的起因、过程、结果、建议。
作用:评估企业的运营质量,提供决策的依据,降低运营风险,提高企业核心竞争力。
注意:
(1)分析框架结构化
(2)结论明确化
(3)建议及解决方案业务化
三、数据分析的三大误区
3.1 分析目的不明确,为了分析而分析
注意:要围绕目的进行分析
3.2 缺乏业务知识,分析结果偏离实际
注意:分析结果要注重业务逻辑上的关联性,营销、管理、策略的理论要懂,这样才能得到全面且综合的结论。
3.3 一味的追求高级的分析方法,热衷于研究模型
注意:只要能解决业务问题,就是好方法!
四、数据分析师的要求
4.1 硬件要求
(1)懂业务
熟悉行业知识、公司业务及流程,有自己独到的见解,明白数字背后的意义,心中有数,具有真正意义的数据敏感性。
(2)懂管理
作用:一方面用于指导数据分析框架的搭建,另一方面用于针对结论提出具有指导意义的分析建议。
(3)懂分析
分析工具:Excel、Access、SPSS、Python、R。
注意:Excel是基础。
(4)懂设计
包括:图形选择、版式设计、颜色搭配等等
目的:有效表达观点,使分析结果一目了然
4.2 软件要求
(1)态度严谨负责
中立、客观、真实
(2)好奇心强烈
刨根问底,并主动发掘真相
(3)逻辑思维清晰
面对错综复杂的商业问题,需要理清结构中的逻辑关系
(4)模仿学习
参考他人方法,并转化为自己的理解
(5)勇于创新
在借鉴前人经验的基础上,总结提炼,并加以改进,乃至创新。
五、常用指标及术语
5.1 平均数
5.2 绝对数与相对数
5.3 百分比与百分点
5.4 频数与频率
5.5 比例与比率
5.6 倍数与番数
倍数:一般用于数量的增长或上升,不用于数量的减少或下降
番数:是指原来数量的2的N次方倍。如翻两番为4倍
5.7 同比与环比
同比(on year-on-year basis)是指与历史同期相比较所得数值。(反映相对情况)
环比(month-on-month ratio)是指与前一个统计期相比较所得数值。(反映事物逐期发展情况)
——图片来自百度
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