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数据分析的目的性越强,越有价值!

数据剖析

从功用
角度来讲,无非就是两个。

1、有问题,经过
数据剖析

寻觅
缘由
,制定决策。

2、有新项目、产品、计划

要上线,或企业制定大决断,需求
数据剖析

结论做辅助参考。
数据剖析的目的性越强,越有价值!

为什么强调数据剖析

的目的性?

数据剖析

的目的是整个研讨
计划

的起点,决议
着后续研讨
的内容,数据的来源,运用
的办法

目的不明白
会招致
方向性的错误,这里举两个歪例子。

场景A:

某电商双十一跟着淘宝做了一个大促活动,事后想了解

活动的效果,于是找到了小王。

于是,小王开端
搜集
数据、处置
数据、树立
模型、制造
报表。最终得出结论:活动期间UV上涨了50%,订单增长了40%,销售额进步
了45%云云。

场景B:

觉得
最近的天猫的销售量有点低,做个剖析

看看是什么缘由
,该怎样
做?

小王又开端
发起洪荒之力,分别

平台的流量数据,订单数据、用户数据,采用聚类剖析

、主成分剖析

、相关行剖析

等剖析

挖掘

伎俩

。发现男性群体的销售量显然
下滑,需求
进步
对这类人群的引流。

以上两个场景,场景A固然
各项数据看上去都进步
了,但是理论

上该电商是做礼品的,他更需求
知道

双十一与其他各个节日活动效果的对比

,只算了产出,未算计投入,结论和目的一样不明晰
。场景B用到了很多算法,挖掘

到某群体的变化,但理论

上该电商在在该月的男装上新量显著减少,销量降落
与时节
的调整有关。

所以,以上两个案例,一个不细分研讨
目的,另一个不做目的性的引导,是剖析

失败的主要问题。业务不了解

数据,数据不了解

业务,这种衔接矛盾常常存在。

目的的面纱需求
层层揭开

数据剖析

的目的常常
不是那么明白
,只是有个大致的方向,这个有时分
业务员和指导
也没有办法

。所以做数据剖析

时要抖点机灵。

比如

让你做一个用户行为剖析

,出一个研讨
计划

。你一定要知道

这并不是真正的需求。你需求
与指导
再沟通,了解

他做用户行为到底是要处置

什么问题,摆脱什么困境

?假定

指导
是由于
觉得客户流失率太高,想留住客户,那剖析

计划

就应该盘绕
用户称心

度去展开,剖析

的价值在于研讨
找到用户不称心

的点,并针对这些问题提出改进

倡议

怎样
明白
剖析

的目的?

1、沟通、沟通、再沟通!

指导
、业务很多都迫切希望知道

结果,缘由
,该怎样
做,有多少提升空间。固然
只是一句话,你要做的岂不止这些,所以要多沟通,找出问题的症结。

2、多问一句,少绕弯路

假定

缺乏对业务的认识,在剖析

时无妨
多问一句,关怀

的指标有哪些?比如

剖析

用户转化率的时分
,影响的主要要素
有哪些?普通
正常的指标是在什么水平

?有哪些很客观的外在要素
能够

扫除
,比如

节假日。

没有目的性的数据剖析

都是“瞎玩”,都是盲目

的。但有人会说,我知道

该怎样
剖析

,有目的,但是不知道

怎样
表达,用什么工具操作,找信息部要数据省事

,做报表艰难

,Excel只会基本

,满足不了需求。那就该应该学一种合适

的剖析

工具。

以下用FineBI做了一张剖析

的dashboard。衔接
了后台的数据库,字段间的关系自动构建,设定自动更新数据,这样一张模板就能够

展示

所需求
的数据,做剖析

了。

数据剖析的目的性越强,越有价值!

数据剖析的目的性越强,越有价值!

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