PM_003_数据分析之道--part1
2022-03-10 11:36:11 31 举报
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so much too lay
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悲观者往往正确,而乐观者往往成功
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)
三步
从碎片化的需求当中,结合资深和外部资源,将底层逻辑思维收拢归纳,精细化解决问题
数据质量负责
数据追踪负责
数据服务可靠性负责
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Backing Ground
核心能力:抽丝剥茧、总结规律、解决问题的思维方式能力
1、软硬能力
学各种SQL、Python/R等数据分析工具
2、工具技术
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
3、目标
数据分析能力
数据的本质还是数值,属于最后结果的一中表现形式
单纯的数据并不能创造价值
数据是基础
数据
分析和决策才能创造价值
分析是主导
分析
思维方式大于实践方法
知行合一
解构数据分析
业务目标及调研+思维逻辑+创新方法+可视化
思维方式
数据汇总统计+统计使用+可视化
实践方法
理论VS实践
是什么,是多少,为什么,会怎样,又如何
数据分析五部曲
建立数据标准
是什么
数据描述状况
是多少
探索问题原因
为什么
预测业务走势
会怎样
综合判断情况
又如何
数据分析内容
数值,文本,声音,图像,视频
随着科学技术发展,包含越来越广泛
数据概念内涵
统一口径、计算逻辑、数据管理流程都一致
统一性
数据是否会泄露、无敏感数据
安全性
有些数据随着时间推移,价值越来越小
时效性
错误的数据会导致决策的失败
准确性
数据特性
子主题
分析的思维过程:what-why-if-how
追溯过去,了解真相
发生了什么?
洞察事物发生的本质,寻找根源
为什么发生?
掌握事物发展的规律,预测未来
未来是否可能发生?
基于上面三者,帮助确定
我们应该怎么做?
分析的本质
数据的特性
1、通关心态:德雷福斯模型
2、综合能力
3、主动发现问题、解决问题、抗压能力
数据分析方法其实有很多,包含战略与组织、营销、人力资源、生产管理、财务管理、供应链管理等等方面。
1、战略组织
2、市场营销
3、人力资源
4、生产管理
5、财务管理
6、供应链管理
数据分析方法
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
指标定义
量化及拆分指标是数据分析的灵魂
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
流程
数据分析指标
数据分析之道
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