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数据分析怎么做才能“可执行”

数据分析师作为第三方角色,可以输出更有说服力的答案。 站在数据分析角度,关注的不是某个具体idea,而是哪个套路更管用。所谓:方向不对,努力白费。结合数据,找到更好的套路,才是数据分析的作用方式。 想找套路,就要先研究套路。 这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程,是有常用推广方式的: ? 当然,这种层层递进的逻辑方法,也是数据分析的短板。从经验上看,数据分析师做的方案往往倾向于保守,往往缺少创意,这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。 然而,数据分析的独特吸引力也在这里。你会发现创意、机智、魅力是天生的,权力、运气可遇不可求的,胆识加在蠢人身上就是灾难。唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。

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提升DAU,数据分析怎么做

DAU涨啦,DAU又降啦; DAU又涨了,DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。 数据分析师只能颤颤巍巍的答道:要!搞!高! 今天系统讲解下,这个僵局怎么破。 问题在于: 第一:这些手段运营自己都知道,根本不需要数据分析 第二:手段真管用? 大部分都是“人走茶凉”型的,治标不治本 那么,站在数据分析角度,如何摆脱像布谷鸟一样,每天喊“涨啦,跌啦”,真正分析出解决问题的关键呢? 数据分析的价值,在于在盲目推广中,找到更多刚性需求,从而降低成本,用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做,需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面,大量的基础数据建设。

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    数据产品的竞品分析怎么做

    有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会,他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析,需求评审时却经常被开发或领导Diss,你知道竞品是怎么做的么? 竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢? 竞品找不到,数据产品一般面向企业内部用户,因数据安全、商业机密等因素,内部产品资料很少对外共享。 先找到所需要的数据集,利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置,再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括:数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。 三、总结:数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多,本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧,除了讲到的五个步骤三个方法外,还有几点建议,希望对你未来的数据产品工作有所帮助: 四要: 要养成定期做竞品分析的习惯 不要罗列功能缺少洞见,知道竞品是做什么的有什么功能不是目标,重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中,你最常用的分析方法是什么,分析过程曾遇到过哪些困惑,是如何解决的呢?

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    数据分析怎么做才够“精准”

    “用数据分析,精准定位用户,精准发现用户需求,精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。 好在互联网平台能记录数据,这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此,精准不是一个绝对值,而是一个相对概念。 6 实现精准分析的步骤 正因为影响精准度的环节有很多,所以在实际开展项目的时候,一定要先清晰精准的目标,梳理业务流程,了解当前数据现状,了解业务方能在业务流程里做哪些事。 数据分析实现精准是需要过程,需要时间,需要经验积累的。把明显的问题先处理好,不然有太多的细节可以让人沉迷,最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题,就是:不看场景,直接怼模型。 所以业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜,认真的分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创,才是更好的提升之道。

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    数据分析,该怎么做才能超出预期?

    有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。 比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。 很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。 虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。 做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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    SEO工作中怎么做数据分析

    数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作,数据分析是以现有网站的内容为基础,分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容,降低网站的跳出率增加网站黏性。 数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1:发现问题。数据分析的前提是发现问题,如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。 关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2:分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。 4:.受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果,分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。 (2)页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹,从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇,以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。

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    数据分析,该怎么做才能超出预期?

    有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。 比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。 很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。 虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。 做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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    怎么做需求分析?

    大纲: 需求分析的痛点 需求了解要做什么? 评审时要关注哪些方面? 01 需求研究的痛点 在测试过程中,理解需求是第一步,也是最重要的一步。只有正确理解了需求,后面的工作才能顺利进行。

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    toB和toC业务,数据分析怎么做

    很多同学很疑惑:为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大???有一个重要的原因,是数据分析的问题场景不一样。 而很多toB企业的数字化程度很低,沟通过程基本都靠销售自己完成,导致过程数据严重缺失。数据缺失,自然导致数据分析师很难分析出啥东西了。 其次,在toC业务里,线上业务和线下业务是两大有差异场景。 线下业务数据量很少,很多时候,连基础的RFM分析都做不了(因为没有用户ID),相当多的线下业务,是基于订单、工单、采购单等单据进行分析的,这一点让习惯了线上数据的同学们非常难受。 数据来源,运营方式,分析思路都不同。 所以,想做数据分析做得深入,具体问题,具体分析这八个字是非常重要的。具体到一个业务场景里,就容易讨论清楚。 如果只浮于表面,光说:“数据分析就是做对比”,谁跟谁比,比啥指标,比出来差异又咋解释,一窍不通,自然不能分析出好结果。

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    数据分析,该怎么做才能超出预期?

    有同学问:每次做的数据分析报告,业务方看了不是说“我早知道了”,就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。 比如最近一次,诊断业绩波动问题,分析了一堆流量*转化率*客单价数据,业务方却哈哈大笑,说跟这些都没关系,纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办? _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。 很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论,或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍,这就会导致开篇的:“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通,了解情况非常重要。 虽然嘴上不说,但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发,到行动结束 上边只是个简单的例子,还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说:老师,这些看数据的维度,我们BI里也有。是滴,罗列数据是很简单的。 做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望,当然得了解具体业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题。

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    数据分析怎么做才能有前瞻性

    其实只有一年的数据完全不说明问题,但是人们就是会很惯性的认为:过去跌的就一定跌,过去涨的就一定涨,特别出现这种5432顺序排列的数据,惯性的就会认为下个数字是1……其实这正是数据分析要打倒的大敌。 所以单纯用惯性思维判断,完全没有体现数据分析的价值,做的结论还极有可能是错误的。 错误三:习以为常。 还是上图数据,很多同学看了三年趋势,然后脱口而出:因为过去6月份会涨,所以今年6月份也会涨……这种说法,很有可能被业务评价为:我早知道了!你分析了啥! 虽然没有精确的数据或模型,但是能通过分析,判断未来走势(相对应的,建数据模型详细计算的是定量预测)。 做预测的关键,是找到影响未来的因素。这些影响因素,才是支撑指标曲线的真正支柱。 比如很多做数据分析的同学只看数据类文章,公众号只关注《数据分析XX》《数据挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在数字和代码里,对行业发生了什么看都看不到很容易被批了。

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    怎么做数据分析数据分析的这些环节你不得不知

    很多刚开始做数据分析的朋友,不知道数据分析该如何下手,更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。 数据分析的流程比较简单,主要包括以下六个环节:明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析数据可视化、结论与建议。 一、明确数据分析的目的 做事都是有目的的,数据分析也是。 在数据分析之前,我们首先要清楚为什么要进行数据分析? 四、数据分析 在上面的准备阶段后,我们需要明确数据分析思路,数据分析思路即数据分析方法,数据分析是以目的为导向的,通过目的选择数据分析方法。 六、总结与建议 数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。

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    性能测试分析怎么做

    性能测试步骤 1.确定测试环境 2.确定验收标准 3.计划和设计性能测试用例 4.配置测试环境 5.实施测试分析 6.执行测试 7.分析测试结果, 报告和反复测试 性能测试关注的指标

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    数据分析中Redis怎么做到220万ops

    数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来! 业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据,逐行分析处理,中间结果和最终结果写入Redis。 3,另一套Windows服务抓取Redis里的结果数据,保存回数据库。这里有点像MQ的工作方式。 Redis怎么做到220万ops 1,Redis是单线程模型,因此32核心服务器安装32个实例 2,数据分片,key散列后均分到几十个实例上 3,关闭持久化,运维和Linux保证可靠性 4,控制好数据包大小 大数据分析,有很多是临时数据,需要合并、叠加、去重等等,它们的生命周期不长,一般24小时或48小时,也有不少是两三个小时,关键是数据量还特别大,每天几千万很常见。这类数据,写数据库是很不合适的。

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    多维度数据分析是什么?该怎么做

    数据分析的同学们都遇到过这个问题:从多维度分析问题,提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单,可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表,结果只落得业务一堆抱怨: “你这一堆说明了啥!” 明明出了那么多组数据,为什么还被说“分析维度不够多?”今天我们系统解答一下。问题的本质是:业务口中的“多维度”,完全不是你想的那个“多维度”。 1 数据分析眼中的多维度 对数据分析师而言,多维度,往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子:3月份销售额3个亿。这就是一个指标,没有拆分维度。如果加了分类维度,就是下边的效果: ? 正因如此,很多数据分析师把业务口中的“多维度”,直接理解成了“维度多”。一听到要做分析,振臂高呼“拆!拆!拆!”层层叠叠做了一大堆交叉表,把各个分类维度的数据都做了出来(如下图)。 ? 3 真正的多维度分析,这么做 从本质上看,真正的多维度分析,其实考的不是数据计算能力,而是策略能力。具体来说是三个方面: 把业务上理由,转化为数据上论证。

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    【干货】小白学数据分析怎么做一份数据日报?

    很多人反映刚刚接手数据分析工作,不知道怎么来做一份数据日报,不知道取哪些数据,关注哪些重点指标,事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式,但是核心在于你的产品是页游,还是app ,还是手游,还是网站,还是开放平台,还是端游,或者是一款互联网应用,产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 在开始之前还要明确一点,仔细想清楚你的报告服务于谁,给谁看,怎么做怎么展现,都需要你自己来衡量,下面的一切都是一个基本的思路和例子,曾经看过一个面试题,在这里与各位分享一下,看看大家的答案是什么。 如果你是京东商城的DMA,现在要你给刘强东提供三个数据分析指标,你会选择哪几个? DAU:绘制DAU曲线,并包括具体数值汇总(可以列出表格),同时要把当日数据进行环比和同比分析。 详细数据表格(蓝色为上周同期,红色为日报当日数据) ?

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    徐大大seo:SEO工作中怎么做数据分析

    数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作,数据分析是以现有网站的内容为基础,分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容,降低网站的跳出率增加网站黏性。 数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1:发现问题。数据分析的前提是发现问题,如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。 关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2:分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。 4:.受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果,分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。 (2)页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹,从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇,以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。

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    数据安全怎么做数据分类分级

    :整体数据分类分为三大类数据,分别为用户数据类、业务数据类和公司数据类,三个一级数据分类又可以进一步细分到二级和三级数据,基于最细化的层级,给其定义相应的数据价值级别,进而汇总形成组织整体的数据分类分级清单 、商品详情数据等;爱奇艺优酷更多的是视频类数据等;除此之外,还有包含一些通用类数据,比如市场数据、业务分析数据等。 c)公司数据分类 公司数据主要包含人事数据、财务数据、法务数据、采购数据、日志数据、代码数据、制度数据等二级数据分类,二级数据可以分为两类,一类为通用数据类,如日志、制度等;一类为定制数据类,如人事、财务等 √ 2)数据分级 数据也是对数据定性分析的过程,在为各类数据分配级别时,我们需要考虑以下问题: 数据泄漏或破坏相关的合规风险是什么? 举例: 公司生产核心数据在生产网的mysql库中,通过数据同步等方式给到大数据中心负责的hive,mysql作为组织的系统交互数据落点,hive作为数据访问、提取、分析等的起点。

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    行业分析是什么?该怎么做

    首先明确一点,我们讲的行业分析,仅限于指导企业经营的行业分析。它是数据分析的一种基本方法,它和投资、炒股、求职这些没一毛钱关系(文末有解释)。 对于新玩家,核心关注点是: 这个行业值不值得玩(是否值得做) 进入的难度有多大(能不能做) 我要以何种方式进去(怎么做) 因此关注的顺序如下图: ? 其中: 第一步是前提,不懂玩法,新手必死。 4 行业分析有什么局限 行业分析最大局限就是数据……一数难求,是很常见的事。很多同学会说:不是有XX行业协会,XX机构,XX咨询公司(名字还特牛逼那种)有数据吗。 实际上,不管名字听起来多厉害,获取数据的手段是固定的(如下图) ? 是滴,没有一个数据是严格意义上“准确”。和企业内部数据(特别是财务数据)相比,准确度完全不是一个数量级。 因此所有行业数据分析结论都是有限理性的分析。甚至说是聊胜于无的。在实际经营中,更多是用作参考。真正指导经营还是要靠内部的经营分析,这个数据就准确的多。

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    胖子哥的大数据之路(三)- 数据仓库的需求分析怎么做

    本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段,需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节,可以做专项技术交流和咨询服务。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据仓库本身涉及相关数据处理的流程两大部分 系统间的数据交互流程和模式,决定了你的数据仓库平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。 ,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 提供统一的数据数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具才是大数据作为数据仓库发展的方向。也许这就是探索者的苦恼吧。未完待续....

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