如何用数据分析思维解决实际案例

很多人以为做数据分析师要学习python要学习MYSQL要学习SAS要学习R要学习......似乎看起来学习工具很重要。

但是那么多人学习技能技术,还是做不好数据分析。面对具体的业务问题,我们还是容易两眼一抹黑,单单会工具和技能是不够的,还必须拥有数据分析思维。

我举个简单的例子

你的老板希望开发一个新类目。那你做为数据分析师要怎么去做?

如果你没有一个真实的企业项目做过,没有数据分析的思维,你可能拍脑袋地决定了做这个类目。

不是我觉得,而是数据证明

工作中不能事事都靠拍脑袋决定,公司发展更不能依赖于此。作为数据分析师,你需要用数据来说话。

建立你的指标体系

我们需要统一标准来定义和评价业务,这个标准就是指标。你和老板说这个类目好、这个类目有很多人做,这些词都是虚的,这个类目好这个类目有很多人做,我们进入这个类目的成本会很大,因为这可能是个红海类目。

若有一位运营和你说,产品表现不错,因为每天都有很多人评价和称赞,还给你看了几个截图。而另外一位运营说,产品有些问题,推的活动商品卖的不好,你应该相信谁?

其实谁都很难相信,这些众口异词的判断都是因为缺乏数据分析思维造成的。

如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。

了解业务

了解公司业务,你的公司是做茶叶的,那你的新类目就不能脱离茶叶。

数据分析师是需要大量的逻辑思维训练,但我们自己做好还不够,我们的工作必须和业务方沟通,帮助他们解决实际的业务问题,和业务部门积极沟通。

如果你想让你的分析有价值,一定要选对方向,这和你了解公司和市场业务的熟悉度有关。

运用一些现成的模型

大致想好方向之后,就要考虑从什么维度分析,用什么模型来做分析。这个时候就体现出一名数据分析师的基本功了。很多的模型里面就已经包含了数据分析的思路,除了运用模型之外,还要熟悉分析工具,熟悉工具能使分析的工作更有效率。

数据分析复杂性:

业务分析的复杂性

技术分析的复杂性

跨部门沟通

数据分析的分析思维来自于你的大脑,所以多思考、多学习。

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