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PM_003_数据分析之道--part1

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PM_003_数据分析之道--part1

2022-03-10 11:36:11   32  举报

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AI智能生成

so much too lay

分析图

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作者其他创作

大纲/内容

Backing Ground

悲观者往往正确，而乐观者往往成功

三步

数据分析之道是战略(top)

数据分析方法论是承上启下的法门(mid)

数据分析工具是基本(base)

<font color="#4d4d4d" face="-apple-system, SF UI Text, Arial, PingFang SC, Hiragino Sans GB, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei, sans-serif, SimHei, SimSun"><span style="font-size: 16px;">数据驱动增长</span></font>

从碎片化的需求当中，结合资深和外部资源，<br>将底层逻辑思维收拢归纳，精细化解决问题<br>

数据质量负责

数据追踪负责

数据服务可靠性负责

数据分析能力

1、软硬能力

核心能力：抽丝剥茧、总结规律、解决问题的思维方式能力

2、工具技术

学各种SQL、Python/R等数据分析工具

3、目标

能否解构问题的思维方式、追本溯源，寻找规律-提升业务的最优解

不能单纯的取数/做表/写报告

数据分析应该对业务有实际的指导意义

并结合业务痛点去发现问题并解决问题

解构数据分析

数据

数据是基础

单纯的数据并不能创造价值

数据的本质还是数值，<br>属于最后结果的一中表现形式<br>

分析

分析是主导

分析和决策才能创造价值

if change the result,<br>find reason and change it

知行合一

思维方式大于实践方法

理论VS实践

思维方式

业务目标及调研+思维逻辑+创新方法+可视化

实践方法

数据汇总统计+统计使用+可视化

数据分析内容

数据分析五部曲

是什么，是多少，为什么，会怎样，又如何

是什么

建立数据标准

是多少

数据描述状况

为什么

探索问题原因

会怎样

预测业务走势

又如何

综合判断情况

数据的特性

数据概念内涵

随着科学技术发展，包含越来越广泛

数值，文本，声音，图像，视频

数据特性

统一性

统一口径、计算逻辑、数据管理流程都一致

安全性

数据是否会泄露、无敏感数据

时效性

有些数据随着时间推移，价值越来越小

准确性

错误的数据会导致决策的失败

分析的本质

分析的思维过程：what-why-if-how

子主题

发生了什么？

追溯过去，了解真相

为什么发生？

洞察事物发生的本质，寻找根源

未来是否可能发生？

掌握事物发展的规律，预测未来

我们应该怎么做？

基于上面三者，帮助确定

数据分析能力

1、通关心态：德雷福斯模型

子主题

2、综合能力

子主题

3、主动发现问题、解决问题、抗压能力

数据分析方法

数据分析方法其实有很多，包含战略与组织、营销、人力资源、<br>生产管理、财务管理、供应链管理等等方面。<br>

子主题

1、战略组织

子主题

2、市场营销

子主题

3、人力资源

子主题<br>

4、生产管理

子主题<br>

5、财务管理

子主题<br>

6、供应链管理

子主题<br>

数据分析指标 

指标定义

指标是由维度和度量组成

是描述一个数据统计业务的最小逻辑单元

量化及拆分指标是数据分析的灵魂

流程

1、明确分析目标

2、确定数据指标上升or下降

3、决策分析目标导向

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