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掌握數據分析基礎原則,才是當今數據分析師保住飯碗的底線

發布時間:2020年04月30日 10:39:11 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】本文主要從源頭角度幫助數據工作者合理判斷識別需求,并通過數據分析基礎原則,幫助數據人員發揮數據在企業中的價值,少走彎路。所以今天環球網校的小編為了解決大家數據分析的問題,為大家整理了數據分析基礎原則,希望可以對您的數據分析師之路帶來幫助。

1、數據分析基礎原則——需求分析:洞察本質

可以使用場景還原法則:數據需求什么?具體問題是什么樣的?需要解決這個問題的是誰?什么情況下會需要?業務邏輯是什么?目的是什么?——需要注意的是,這里要深入分析需求提出者深層次的目的,洞察根本需求才能找出更合理的對策。

舉個栗子:有個用戶說想吃火鍋,可是,他真的是嘴饞想吃火鍋嗎?周圍可能沒有火鍋店。其實他可能是餓了,如果當時你能快速給他個包子,不僅能滿足其根本需求,還更節省成本。

需求判斷的過程,每個人都有一套自己的方法,適合自己、適合當下即可,多問幾個為什么會有幫助

2、數據分析基礎原則——溝通為先:抱團取暖

數據分析的結果或者說數據的結果最終是要應用到業務中去,那么尋求業務部門的支持就尤為重要,如果需求直接來自于業務部門就更好了。這樣有2個好處:一是能更好的知道數據的應用場景,提供更佳的解決方案;二是能真正落地使用,避免紙上談兵。

不管是?、賣萌還是秀肌肉,搞好關系很重要,想想產品汪們吧,分析獅也是一樣

3、數據分析基礎原則——落地應用:是騾子是馬拉出來溜溜

分析要有落地方案:數據很多,結果也很多,不同的人有不同的領悟和業務解讀,但是,數據的重要性不在于量有多大、算法有多重要,而在于接地氣,能創造價值。

你說數據很有指導價值,**指標上升了**%,SO WHAT?!

你說你的分析結果很棒,那告訴我,接下來,該怎么做?!

分析要有檢驗和迭代:數據分析的結果存在一定的概率性、偶然性,而現實業務比較復雜,兩者發生的情況未必一致,所以分析結果要有檢驗標準,做的好與不好要有量化、可衡量的指標。同時,在實際應用過程中,要跟蹤、改進、迭代。這個過程同產品迭代過程。后面有時間會重點說。

避免使用過于專業的術語,使用業務人員或外行人員能理解的溝通方式和語言會提高效率

其實企業中的真實數據分析遠比想象中復雜,在一定情況也并非需要多么高大上、多么復雜的模型。因此,對于數據分析工作者來說,如何根據現實情況,判斷、引領需求,快速創造價值就顯得尤為重要。這在一定程度上對數據工作者的綜合能力較高,一句話概括為:用產品的思維做數據,用解決方案的思維做數據。我們不相信高精尖、我們相信最終結果。

這就是今天為大家講解的數據分析基礎原則,如果你想做好數據分析師,那么這些內容你一定不能錯過,畢竟這是一個和數據打交道的行業,所以嚴謹的思維是必不可少的,這才是你在這個領域擁有越來越好發展的前提,想獲得更多數據分析師的知識,可以點擊下方資料下載鏈接。

分享到: 編輯:吳晨輝

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