1.2 选好数据指标的通用方法论 三部曲 1.从业务的最终目的出发梳理业务模块 拆解:多问几个how 目的:我要卖货 手段:通过图文来买货 支撑手段的手段:通过社区创作的优美的图文来卖货 2.判断业务模块所属类型...业务类型 二.数据分析方法论 2.1 对比分析 绝对值(本身具备价值的数字) eg:销售金融 阅读数 比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率 环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比...2.2 多维度拆解 数据分析的本质就是用不同的视角去拆分,观察同一个数据指标 2.3 数据涨跌异动如何分析 跌:采取动作,减缓趋势 涨:弄清原因,并放大 常见假设: 活动影响:查对应活动页面及对应动作的数据波动...下降分析 第一步:确认数据真实性 确定是否是数据报表统计或者数据源头的问题 第二步: 分维度确定异常原因 ?...电商核心指标 3.2 用户数据分析 1.内功心法:拆分与整合 拆分:通过多维度的拆分,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆分要结合业务场景,拆分方法多种多样 整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户
明确了目的后，我们需要收集相关的数据，这些数据可能来源于不同的业务系统和数据库，因此数据的整合和清洗也是分析过程中的重要步骤。 接下来，我们要选择合适的分析方法。...作为一个数据分析人员，要明确数据分析是用于解决企业的业务问题，帮助企业更准确地预测未来，发现以前无法预见的商机。...二、业务问题构建 数据分析师所做的工作是要从识别企业的业务问题开始，然后才开始解决这个问题。在数据分析的过程中，这个环节被叫做问题构建，它在数据分析的过程中很重要。...数据分析人员在设计业务指标或构建业务指标体系的注意事项 要避免自己一个人就完成了所有业务指标需要与业务部门进行沟通。建立一业务指标体系不是数据分析师个人就能够完成的,需要企业的业务部门的配合。...十八、业务报表 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。一般是企业内部的自制报表。统计图表则代表了一张图像化的数据,形象地呈现了数据。
系列一和二篇我们聊了下To B 业务是什么，它的产品路径是怎样的，To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么…....——（三）To B 业务数据指标体系 一、什么是to B业务？ 字面上的意思是很明确的：“B”是Business，也就是商业，面向企业或者特定用户群体。...初期的你只有100个客户，那么每个月仅仅流失5个客户，找回5个客户看起来是很简单的事情，但随着业务的不断发展扩大，当你有1个亿客户的时候，那么5%的流失率意味着你每个月有500万客户流失了，这是一个巨大的数据...通过以上分析，不难看出，to B业务具有一系列不同于to C 业务的显著特征：客户留存是即使，获客成本高，产品/服务客单价高，产品迭代需要数据支撑。 ...通过数据指标的监控，可以很好的定位异常，找出原因，从而推动产品或服务的质量的改进， 最终驱动业务收入增长。 谢谢，欢迎指导!
前言 业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。...数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。...通过深入分析和理解业务数据，企业能够更准确地把握市场脉搏，优化运营策略，从而实现更高效的资源配置和更快速的业务增长。 首先，业务数据描述包括销售数据、客户数据、市场数据等多个方面。...数据预处理是对收集到的业务数据进行加工、整理、检验、归类编码和数字编码的过程,形成业务指标及适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。...数据分析人员应当理解一个数据分析过程包括,业务指标构建,数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现,及形成数据分析图
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?...数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者等待业务需求，然后数据分析来实现，得出分析结论提供给业务使用。...浅析数据分析如何深入业务 案例一，由系统性分析框架，与业务需求一起完善BI，并用之产生足够价值。...总 结 当数据分析走出业务分析的第一步，那么下一步，数据分析对决策有帮助、推动，甚至影响，就有了可能，我倡导的BI做为企业智囊团，谋士，就更进了一步。...、面对业务需求时，多想为什么，业务可能怎用这个统计或分析，他们拿着这些数据真的有用么?
：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。...本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。...1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程...，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。...（2）聚焦下钻 对于数据中的一些重点数据，进行聚焦分析，在整体分析中，想要查看特别关注的部分数据详情，可以使用聚焦及下钻的功能，进行自由分析。
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？...请看to B业务数据分析序列（一）： https://www.qcloud.com/community/article/337097 那To B 和To C 的最明显区别是什么？...To B 业务有必要做数据分析吗？ To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ Ok ，如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...，去体验，进而留存下来； （3） 效率：因为B端产品往往涉及到海量数据（比C端过犹不及，就比如腾讯云，提供了大量的云服务器，带宽等给其他公司，比如58同城，滴滴打车等，这些企业无一不是大企，集中的数据量可想而知...（嗯，涉及到数据敏感性，在此不做赘述）），在如此海量数据的情况下，如果你上传一份数据文件，都需要各种延时，那你是不是要崩溃？
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？请看to B业务数据分析序列（一）： 2....To B 业务有必要做数据分析吗？ 4. To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ 如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...，去体验，进而留存下来； （3）效率：因为B端产品往往涉及到海量数据（比C端过犹不及，就比如腾讯云，提供了大量的云服务器，带宽等给其他公司，比如58同城，滴滴打车等，这些企业无一不是大企，集中的数据量可想而知...（嗯，涉及到数据敏感性，在此不做赘述）），在如此海量数据的情况下，如果你上传一份数据文件，都需要各种延时，那你是不是要崩溃？...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。业务部门问了建议，可以直接去落地。...2 推动业务的切入点 业务解决问题，从决定立项到执行完成，分为四大环节（如下图所示） ? 在整个过程中，数据分析不能包打天下。...因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。...所以业务跟你说：我们活跃率不行；我们的转化还得加强；我们的用户体验不好的时候，一定要追溯的问题源头，落实到一个数字或者一件事上，具体讨论到底是啥问题。 ? 坑点2：没有相关指标分析。...不做活动又跌 所以当业务关注这些指标的时候，一定要做相关的指标分析，特别是要关联到一个有最终考核意义的指标，比如利润、成本之类。至少要保证这几个主要指标是联动的，允许有虚荣成分，但是不能全是水。
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......To B or Not to B, there is not a question ——（一）什么是to B 业务 序言 时光荏苒，不觉在分析to B 业务中摸爬滚打了两年有余，对接的是整个腾讯云数据...本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
本文主要介绍分析业务的一般流程，分为两个部分：分析是怎样一个过程?分析解决业务问题的框架是什么?...分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...收集数据是第一步，更重要的是如何分析数据，发现背后的商业价值，帮公司做出正确的决策。 面对海量的数据，面对业务出现的问题，我该如何下手呢？...后者需要对业务非常了解，清楚指标的正常波动范围在哪儿，对数据敏感，这样才能发现异常的波动。...接着分析指标数据，判断是因为哪个模块做差了导致业务出现的问题。 然后分析该模块做差的原因：基于提出假设-数据验证的这一过程。不断提出可能的情况，反复的进行数据验证，直至找到最后的原因。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。...数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。...所以即使是同一个数据分析的结果，给上层和基层看，展现效果可能完全不同。 ? 第二步明确赋能问题。 然而，怕就怕“清晰”俩字。实际上，业务能清晰讲明问题的少之又少。...不用说，这又是数据分析老本行工作。...小结下：所谓数据分析赋能业务，可以做的是 一量化现状，为赋能打下基础 二梳理问题，为赋能方向指路 三筛选方法，为赋能优化效率 四监控进度，为赋能保驾护航 五总结经验，为赋能积累成果 很多同学看了会大呼：
redis 基础数据 sets 业务场景分析 针对常见的业务场景，只使用 redis 的 sets 命令来分析。 sets 介绍 sets 是唯一字符串的无序集合，集合不允许重复键数据。...业务场景分析 sinter、sinterstore 图如下： inter.png 作用：计算集合成员的交集。 运用：社交、推荐系统、分类系统 举例： 以我们熟悉的微信、QQ为例。...总结 本文章是 redis 应用第一篇，后续应该会基础所有基础的类型结构，针对其特点分析一下业务场景。
明确返回的结果对象数据 结果对象 @Data public class SearchResult { /** * 查到的所商品信息 */ private List
数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。...追加投入的分析 有同学开始犯嘀咕了：追加投入，这个业务也会要钱呀，给我50万我做200万，给我100万我做400万嘛。这个还需要分析？ 这个真需要分析。...1、如果只看收入指标，就用分层分析法，分出高中低 2、如果结合收入、成本指标，则做矩阵分析法，筛出表现双优的个体 3、之后，再用漏斗分析法，找出业务流程里表现最差的环节 传送门： 九大数据分析方法：分层分析法...九大数据分析方法：矩阵分析法 九大数据分析方法：漏斗分析法 问题是：区分出好坏以后，又该怎么操作？...需要回顾历史数据，收集市场信息，收集历史业务动作。对门店/商品/人打标签，才能做到充分的分析。 问题分析，在找到问题点以后，重要要解决的是：问题是否可被克服。短期内，很有可能许多问题无法改进。
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......To B or Not to B, there is not a question （一）什么是to B 业务 序言 时光荏苒，不觉在分析to B 业务中摸爬滚打了两年有余，对接的是整个腾讯云数据，从底层数据的不规范...本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。...下一篇：2B vs 2C 再下一篇：2B业务最重要的数据指标体系
诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。...如果业务方下决心跟数据分析抬杠的话，数据分析师是非常弱势的，一定吵不赢。 因此在本质上，诊断问题，诊断的是业务方的心病。只有区分清楚谁真正愿意改进问题，才能对症下药。...基础的策略有2种（如下图），数据分析师可以补上对应的参考数据，辅助判断。到这一步，就完成了诊断。 也有可能，业务方已知晓细节，那就进入下一步。...如果申请不到资源，业务部门还有可能选择甩锅，不管是谁的问题，反正不是我的问题就行。 此时对于数据分析师来说，问题异常复杂。...标杆分析法见：标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步 04 小结 从本质上看，问题诊断之所难，难在两端： 1、行业环境、业务能力、用户口味、操作流程等等因素，都会导致业务上问题，但这些因素大多不能用数据量化
图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。...实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [59]旅游业大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：...https://github.com/ShowMeAI-Hub图片本文数据分析部分涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析：从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析...df.describe().T图片 探索性数据分析 酒店维度分析# 我们对 城市酒店 和 度假酒店 进行统计分析labels = ['City Hotel', 'Resort Hotel']colors
，找到关键影响的数据源，通过对业务模块的判断，确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环，有助于业务增长和问题解决的。...但是，我们学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。如： ▶如何理清业务分析思路？如何成为业务的专家？ ▶如何获取行业的数据？...▶如何写出优秀的数据分析报告等~~ ······· 所以本期，小飞象·数据领地·读书会的直播总结，就来跟大家一起来品读《数据分析原理》：6步解决业务分析难题，系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、...总结一下就是：创建基于业务的数据指标体系、对目标进行合理拆解细化问题、严格控制数据的来源保证可信、分析方法选择取决于业务模块、推演组织验证输出正确的结论、结论的可视化分析报告的产出。...数据分析，始于业务，用于业务，终于业务，如何做好数据分析，需要一直在探索和学习，还是那句话，有些东西你用了才知道它有用，不用它永远没用，所以学习知识是比较容易，但是把知识应用到实际的工作和生活中是比较难的事
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