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详解数据分析的一般步骤及业务分析方法

摘要:数据分析对企业来说意义重大,现在数据分析岗位也很普及。好的数据分析,能为企业转型决策提供依据,作为企业中的顶梁柱,你怎么能不会数据分析?今天纽带线CRM小编辑跟大家一起来学学数据分析的一般步骤及业务分析方法

详解数据分析的一般步骤及业务分析方法一、数据分析的一般步骤浓缩精华版第一步:数据准备:(70%时间)

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  • 获取数据(爬虫,数据仓库)
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  • 验证数据
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  • 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)
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  • 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(I/O和文件串的处理,逗号分隔)
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  • 抽样(大数据时。关键是随机)
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  • 存储和归档

第二步:数据观察(发现规律和隐藏的关联)

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  • 单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数
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  • 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
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  • 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图

第三步:数据建模

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  • 推算和估算(均衡可行性和成本消耗)
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  • 缩放参数模型(缩放维度优化问题)
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  • 建立概率模型(二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比)

第四步:数据挖掘

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  • 选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟,相似度计算,主成分分析)
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  • 大数据考虑用Map/Reduce
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  • 得出结论,绘制最后图表

循环到第二步到第四步,进行数据分析,根据图表得出结论完成文章。二、数据分析业务分析版“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹,就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求,数据才可能为你所用。

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  1. 数据为王,业务是核心
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  • 了解整个产业链的结构
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  • 制定好业务的发展规划
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  • 衡量的核心指标有哪些

有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

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  1. 思考指标现状,发现多维规律
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  • 熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状
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  • 对比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间
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  • 拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果
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  • 争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘

发现规律不一定需要很高深的编程方法,或者复杂的统计公式,更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉,因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示,需要使用直觉与观察(数据可视化技术来呈现)。3.?规律验证,经验总结发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。?详解数据分析的一般步骤及业务分析方法有关数据分析,还有更多更重要的内容值得我们去学习,今天的数据分析步骤和业务分析方法希望能对大家有帮助。推荐使用国内新一代大数据用户行为分析平台:数极客,新一代支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式;自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客必备的互联网数据分析工具。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析网站统计网站分析小程序数据统计用户画像等应用场景,国内首创6大提升转化率的数据分析模型,是用户行为分析领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品

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