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数据思维到业务实战
2023-03-25 18:09:00
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AI智能生成
数据思维到业务实战 1、什么是数据思维 2、如何确定问题 3、如何用数据分析问题
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大纲/内容
什么是数据思维
量化思维
数据丈量一切
难点
难以获取
没有相关数据
怎么办
消除物理盲点-快速预估
找到数学模型,计算公式
抽样
敢于<b>不精确</b>
消除逻辑盲点
制定评估标准
what
结果指标-有无增长
过程指标
关注点有无增长
<b>是否监控到</b>
反向指标-和结果指标定义方向相反,如退货
how
1、真实度量业务结果,而非能找到的指标
2、聚类选择特征指标:招行hello Kitty信用卡
3、加入反向指标
4、评估满足派生指标标准,不能用长远,好,坏高低描述
对比分析
怎么比
环比
同比
增长率
比的结果
正常波动-范围内可忽略
1、自然波动范围内
2、上下游浮动一致—上下游指标
3、历史波动范围内—通过足够长的时间进行原因排查
异常波动
如何确定问题
准确描述问题的过程
1、列出实际情况(数据),重新定义问题
2、写出目标结果(数据)
3、最后确定二者差异(数据对比)
如何用数据分析问题
拆解分析
1、分类
相互独立,安全穷尽(mece)
维度:产品、组织架构、用户
2、公式
拆解至不可再分
拆解结果通常为值,不是xx率
3、流程法
关注关键节点
不要切换视角
如果某一视角流程较短,则需要转换视角,如贷款,从客户角度转换为银行视角
4、模型法
4p
swot:团队分析
AARRR:获客
黄金圈:what,why,how,报告输出
分析框架系统诊断
1、宏观:咨询公司
2、中观:解决方案,日常工作
3、微观:分析原因,
问题界定
问题拆解
提出假设
头脑风暴
没有批评和否定
yes,and
数据验证
内部数据
外部数据
结论呈现
1、业务假设数据全部罗列
2、重新分类和排序
递进-时间顺序
并列-占比权重
3、只留下重要的几个
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