如何提升數據分析能力範文
業務篇
1.業務爲核心,數據爲王
瞭解整個產業鏈的結構
制定好業務的發展規劃
瞭解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合纔有效果。
需要懂業務的整體概況,摸清楚所在產業鏈的整個結構,對行業的上游和下游的經營情況有大致的瞭解。然後根據業務當前的需要,指定發展計劃,從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標(KPI),並且對幾個核心指標進行更細緻的拆解,當然具體結合你的業務屬性來處理,找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀,發現多維規律
熟悉產品框架,全面定義每個指標的運營現狀對
比同行業指標,挖掘隱藏的提升空間
拆解關鍵指標,合理設置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶,單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的,需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養,由於每個人的思維、感知都不同,只能把控大體的方向,很多數據元素之間的關係還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證,經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線,需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.excel是否精鑽?
除了常用的Excel函數(sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等)之外,Excel圖表(餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等)和簡單分析技能也是經常用的',可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況;另外,Excel裏面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器,讓你一鍵輕鬆搞定報表。
2.你需要更懂數據庫
常用的數據庫如MySQL,Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等;除去SQL語句的熟練使用,對於數據庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時,如何想辦法加快程序的運行速度、減少網絡流量、提高數據庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理,是將原始數據轉換成方便實用的格式,實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化,是創建和研究數據的視覺表現,方便業務方快速分析數據並定位具體問題,實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel,那需要用PPT展示,這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化,FineBI有推送查看功能,也就是在企業上下建立一套系統,通過權限的分配讓不同的人看到權限範圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的,也就意味着數學知識是重要基礎。尤其是統計學,更是數據分析師的基本功,從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了,尤其是從事互聯網產品運營的同學,需要了解用戶的行爲動向,分析背後的動機。把握了整體方向後,數據分析的過程也就更容易。
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