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关键词

数据分析面试-业务分析

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

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To B业务数据分析系列三:To B 业务数据指标

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!

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    干货 | 数据分析VS业务分析需求

    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?

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    图解数据分析 | 业务分析数据挖掘

    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

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    To B业务数据分析系列二:To B 业务 VS To C 业务

    ——(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。

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    To B业务数据分析系列二:To B 业务 VS To C 业务

    ——(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?

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    数据分析,如何推动业务

    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。

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    业务能力UP | 数据分析业务框架·拆解过程

    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。

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    To业务数据分析系列一:什么是to B 业务

    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。

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    数据分析,如何赋能业务

    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:

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    redis 基础数据 sets 业务场景分析

    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。

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    数据分析,如何驱动业务增长

    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。

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    数据分析,如何诊断业务问题

    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

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    to B 业务数据分析系列一:什么是 to B 业务

    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

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    建设数据采集分析平台,整合业务数据、消灭数据孤岛

    缺乏数据校验 3、数据挖掘浅 无固定分析模型 无标杆企业对标分析 4、数据可视化难度大 Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图,难以钻取、对标、参数查询,无法通过移动端填报和分析 二、数商云数据平台的方案阐述 : 数商云数据平台以云计算系统为架构,实现数据的实时抓取、整合和结构化数据、挖掘、分析及可视化结果。 兼具实用性和学术性要求的数据内容挖掘及分析平台。 一站式采集、汇总、分析和管理平台,基于数据采集工具可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,可以帮助企业有序的管理,持续挖掘企业的数据价值。 ●补录数据直接入库,无缝参与最终决策分析报表的输出 ●补录数据独立存储,不影响业务系统运营 移动应用 ●可与微信、企业APP集成,实现跨空间、跨地域的移动应用 大数据可视 ●数据填报实时入库,整合业务系统数据

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    建造适于业务分析的日志数据系统

    现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出,但是,当我们面对真正日常的业务时,却往往觉得无法利用上“大数据”。 初步想来,好像原因有两个:第一个原因是,我们的数据往往看起来不够“大”,导致我们似乎分析不出什么来。 对于业务中产生的数据,一般我们期望有几种用途:一是通过统计,用来做成分析报告,帮助人去思考解决业务问题;二是对一些筛选和统计后的数据,针对其变动进行自动监测,及时发现突发状况和问题;三是使用某些统计模型或者推算方法 所幸的是,现在“大数据”体系的实现手段,基本都已经开源化,我们完全可以利用这些知识和概念,去先构造我们最基础的数据系统,满足最基本的分析需求。 ? 在一般的业务系统中,我建议使用SQL数据库,因为编写SQL和WEB的脚本是比较容易掌握的技能,用这种方案来取代编写Reduce函数,更容易适应变化快的需求。

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    如何让数据分析不脱离业务

    如果数据分析脱离业务,那么数据分析无任何意义,数据分析师或者数据分析部门于企业而言没有任何存在的价值。 这不仅是企业老板的想法,这也是所有业务部门的想法。 所以任何数据分析都要紧密贴切企业的业务,这看似简单但又很复杂,之前经常有人问我如何让一个数据分析师具备更高的价值,这个问题也一度成为我在分析师招聘过程中的一大困惑。 数据分析师的价值在于很好地实现数据分析应用,所有的数据分析都应该紧密围绕业务,不管在数据分析准备前还是中间过程,最终数据分析结果是否有价值也是基于业务应用进行评估的。 为了讲清如何让数据分析不脱离业务,今天以一个分析模型的决策应用为例充分展示完整的实现思路,为了让大家更好理解,这里选一个食品店作为业务背景,但所有的思维和方法思路无论是互联网企业还是其他零售企业都通用。 销售额是结果性指标,做运营策略需要对它进行详细的业务指标拆分: 销售额= 订单数× 客单价 …… 本文节选自《数据运营:数据分析模型撬动新零售实战》一书!

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    图解数据分析 | 业务认知与数据初探

    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。 本文介绍第一个步骤——业务认知与数据探索。 一、常见业务目标 [33fcfa51abfc77dfab30b4c5a35a9864.png] (1)描述性分析分析和描述数据的特征 描述性分析是处理信息汇总的好方法,与视觉分析相结合,可以提供全面的数据结构 好的数据指标,应该为产品业务线所在的发展阶段提供指引,而有些数据却起到了相反的作用。 2.3 结合应用场景 分析数据和设计关键指标时,应结合实际业务,还原到具体的场景中。例如,在分析用户的行为时,用户对服务或产品的黏性(Stickiness)是一个有效指标。

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    Python业务分析实战|共享单车数据挖掘

    本文详细介绍了共享单车数据挖掘,包括数据分析和模型开发。 注意,该数据集是国外共享单车数据集,并非国内的共享单车数据集。但不影响我们学习数据挖掘相关知识和技术。 return: pandas DataFrames -- 完整的共享数据数据 ''' return self.data 描述性分析 划分训练、验证和测试数据集 : fullData[col] = fullData[col].astype('category') fullData[category_features].describe() 缺失值分析 缺失值分析可参见往期文章:缺失值处理,你真的会了吗?

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    企业搭建数据采集分析平台,整合业务数据、消灭数据孤岛

    3、数据挖掘浅 无固定分析模型 无标杆企业对标分析 4、数据可视化难度大 Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图,难以钻取、对标、参数查询,无法通过移动端填报和分析 二、数商云数据平台的方案阐述: 数据平台以云计算系统为架构 ,实现数据的实时抓取、整合和结构化数据、挖掘、分析及可视化结果。 兼具实用性和学术性要求的数据内容挖掘及分析平台。 一站式采集、汇总、分析和管理平台,基于数据采集工具可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,可以帮助企业有序的管理,持续挖掘企业的数据价值。 ●补录数据直接入库,无缝参与最终决策分析报表的输出 ●补录数据独立存储,不影响业务系统运营 移动应用 ●可与微信、企业APP集成,实现跨空间、跨地域的移动应用 大数据可视 ●数据填报实时入库,整合业务系统数据

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