Ⅰ 如何做好互聯網產品的數據分析
要想做好數據分析，有以下4個關鍵點：
（1） 業務調研：理解業務是基礎，否則分析是無本之木。
（2） 創新思考：廣闊的知識面和積極的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 邏輯推理：對數據指標做出正確的歸因和判斷。
（4） 可行建議：產生對業務切實有效的改進建議和執行方案。
業務調研」是數據分析的起點，也是獲取分析思路的基礎，但需要兼具深度和廣度的「創新思考」，才能獲取更獨到的分析思路。分析思路也可以認為是統計數據的角度，完成數據統計後，需要「邏輯推理」來保證從數據到結論判斷的正確性。最後，用「可行建議」來保證分析結論的落地執行，產生可量化的業績。這就是數據分析從業務中來，回業務中去的完成過程。
換個角度說，可以把這四個關鍵點分解為數據分析的5個執行步驟：
選擇分析主題、確定方案思路、實現數據統計、產出分析報告、推進業務落地。
業務調研和創新思考決定了「分析主題」的高低和「方案思路」的好壞；邏輯推理決定了從統計數據得出的「分析報告」是否可信；可行建議決定了分析報告的「業務落地」效果。做好這四個關鍵，才能確保數據分析項目的每個步驟都卓有成效，最終產生業務改進。
加入數據技術領域的三步曲
如果有技術背景的朋友想入行，應該做哪些准備呢？通常，首先決策想成為偏重業務的數據分析人員，還是想成為偏重技術的數據建模人員。這兩種人在技術基礎和掌握的領域知識面上均有所差別。偏重業務的數據分析人員不需要有深入的數學和統計學背景，更需要對業務的深刻理解、靈活的頭腦和清晰的邏輯，在學習時偏重很多與業務分析相關的領域知識，如經濟學、心理學、營銷學，甚至財務和企業管理方面的學科。偏重技術的數據分析人員需要有良好的數學和統計背景，專注於數據挖掘和機器學習的演算法原理與應用場景。但無論選擇哪個方向，下面三個項准備均需要做好：編程技術、項目實踐和理論學習。
Ⅱ 業務核心數據分析如何進行
如何進行業務核心數據分析?Albert Laszlo Barabassi，無尺度網路模型的作者，相信93%的人類行為是可預測的。大數據是人類活動的痕跡，是有待發現的金礦。但在大數據為你工作之前，你首先需要知道你的業務需求是什麼。
一、業務核心數據分析如何進行——大數據為王，商業為核心
1. 了解整個產業鏈的結構
2. 制定良好的業務發展計劃
3.核心指標是什麼
如何進行業務核心數據分析?大數據必須與業務相結合才能有效。首先，你需要了解整個產業鏈的結構，對行業的上下游運作有一個大致的了解。然後，根據目前的業務需求，制定發展規劃，對已排序的大數據進行分類。最後一步是詳細列出數據核心指標，並詳細分解幾個核心指標。當然，它將與您的業務屬性一起處理，以查找對度量標准有較大影響的影響因素。收集數據並獲得業務當前狀態的完整圖像是很重要的。
二、業務核心數據分析如何進行——考慮指標現狀，找到多維規律
1. 熟悉產品框架，全面定義各指標運行狀態
2. 對比同行業指標，挖掘隱藏的推廣空間
3.拆卸關鍵指標，合理設置操作方法，觀察效果
4. 爭奪核心用戶，分別進行產品使用研究和需求挖掘
如何進行業務核心數據分析?尋找模式不一定需要復雜的編程或復雜的統計公式，但更重要的是，它培養了一種感覺和意識。你不能用你的感情去猜測用戶的感情，因為每個人的教育背景、生活環境都是不同的。數據元素之間的許多關系並不明顯，需要直覺和觀察(數據可視化技術)。
三、業務核心數據分析如何進行——規則驗證和經驗總結
發現規則後，不能立即上線，需要在測試機上進行驗證。
業務核心數據分析如何進行?這對於數據分析師來說竟如此重要，大數據必須與業務相結合才能有效。首先，你需要了解整個產業鏈的結構，對行業的上下游運作有一個大致的了解。然後，根據目前的業務需求，制定發展規劃，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，也可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅲ 如何更好地對數據做分析
一、清楚數據分析目的
任何一件事在做之前都是有目的性的，數據分析也是如此，在進行數據分析之前首先要清楚為什麼要做數據分析?
動搖說明型：某天的銷售額忽然下降了，某天的新用戶留存忽然下降了，這時候往往需求分析師去說明動搖的原因，分析較為聚焦，首要是找到動搖的原因。
數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網范疇常見於app某某功用上線了一段時間後，數據分析師往往需求復盤一下這個功用的體現情況，看看有沒有什麼問題。
專題探求型：對某個主題建議的專項探求，比方新用戶丟掉、營收分析等等。
二、數據獲取
在清楚分析政策後，就可以依據政策去獲取所需求的數據，數據獲取首要可以分為三大類。
(1)通過一些依據前端頁面的數據搜集東西獲取;
(2)在產品規劃過程中通過數據埋點的辦法，在需求數據時可以進行簡略提取，這種辦法的條件是在產品規劃階段就現已對未來的數據獲取提前做好了預備;
(3)假設前期沒有進行功用埋點、可視化的搜集東西也無法獲取數據時，找研製團隊通過後台腳本或技能研製的辦法獲取數據。
三、數據處理
數據處理階段首要做的作業是數據清洗、數據補全、數據整合。
四、數據分析
數據分析思路又名數據分析辦法，數據分析必定是以目的為導向的，通過目的挑選數據分析的辦法。
五、數據可視化
數據分析的目的是通過數據清楚的了解用戶、產品和當前業務情況，然後得到有效的運營決策輔導下一步的開展。
怎麼通過數據清楚了解用戶、產品和業務情況?一行行單調的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背面的意義，所謂“一圖勝千言”，咱們需求把數據進行可視化的展現。
六、總結與建議
數據分析陳述其實是對整個數據分析過程的一個總結與出現。通過對數據全方位的科學分析來點評企業運營質量，為決策者提供科學、謹慎的決策依據，以下降企業運營危險，前進企業中心競爭力。
關於如何更好地對數據做分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅳ 項目經理怎麼才能做好數據分析工作
現在很多的企業都是比較重視數據分析的，尤其是項目經理。如果一個項目經理掌握了數據分析以後，才能夠對項目有一個精準的決策。但是很多項目經理並不是數據分析專業的，這就需要項目經理更加熟悉和增進數據分析領域的知識了。那麼項目經理怎麼才能做好數據分析工作呢？下面小編會為大家詳細解釋一下。
首先，項目經理需要對業務有一個詳細的理解，而所有的需求來源於業務痛點，作為分析師需要對業務有基礎的理解，當然，這種理解是越深刻越好，了解業務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業的報告進行了解。同時也應該知道業務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標准、項目交付物等具體的內容。
其次就是對數據的探索，所謂數據探索就是圍繞業務問題首先需要整理系統和數據列表，數據探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數據的探索需要對數據來源、設備信息、位置數據進行了解。
然後就是需要注意對數據的提取需要注意，數據探索的基礎上，分析師要形成對數據採集、抽取需求，這時候可以最大效果的和數據工程師團隊配合，這些里，需要建議大家都是數據抽取以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數據統一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能最大范圍的體現業務指標。以及指標體系通常圍繞業務的KPI來進行構建和拆解。這些都是需要好好注意的。
接著說說數據處理，一般來說，數據工程師按照寬表提取數據後，數據的處理方式根據數據量、業務場景會有不同的方式，不同的數據體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數據（小於10w），可以直接使用Excel進行。中等數據（小於100w），可以使用mysql資料庫進行相關的處理計算。大量數據，可以使用python進行文本處理。分析方法也是比較重要的事情，分析方法有-特徵分析法、描述分析法，規則分析法，模型分析法。對於這些方法大家都是需要重視的。牢記這些方法，才能夠做出好的數據分析。
最後就是數據呈現。好的數據分析在解決客戶業務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數據呈現就需要重視報告、規則、模型、流程以及數據介面。重視這些才能夠做好數據分析工作。
以上的內容就是項目經理需要重視的內容，只有熟知和掌握這些內容才能夠做好數據分析從而提好自己的職業含金量。大家在學習數據分析的時候一定要多多學習，尤其是注重培養數據分析的思維，這樣才更好地勝任數據分析領域的工作。
Ⅳ 如何建立業務數據分析指標體系教你完整的方法論
1. 一個比喻
為了便於理解，我們可以把指標體系的建立，比作穿衣服，剛開始沒有衣服可穿的時候，可以先找人借一件，這件衣服或許不太合身，但能滿足抵禦寒冷等基本需求。
隨著經濟水平的提升，我們就可以去選擇其他更加適合自己的衣服。
指標體系的建立也是一樣，可以先從其他企業借鑒過來，剛開始未必很合適，但能讓業務更快地走上正軌。
隨著業務的發展，再根據實際情況，不斷進行優化調整。
2. 用魚骨圖
利用魚骨圖，可以一層一層地進行分析，如同抽絲剝繭一般，從而找到影響業務的關鍵因素。
比如說，把一家企業的願景與方向，先分成幾個大的方面，再細分為一些具體的指標，然後從中找到對業務影響比較大的指標，也就是關鍵業績指標（Key Performance Indicator），簡稱 KPI。
更進一步，找到唯一關鍵指標（One Metric That Matters），簡稱 OMTM，也稱為 北極星指標 ，因為這個指標要像北極星一樣，指引企業前進的方向。
用魚骨圖尋找 KPI 和北極星指標的過程，就好比給企業量身定製衣服。選擇戰略，就像選擇衣服的類型，因為太極服與西裝的用途不同，所以同一個部位的尺寸往往不一樣。同理，企業的發展戰略和階段不同，KPI 和北極星指標也會不一樣。
3. 業務邏輯
建立一套行之有效的指標體系，應該從業務邏輯出發，一點一點地進行展開。
業績層的指標體系，是由戰略層的目標決定的，而指標體系又要進一步分解到組織當中，這樣才能起到戰略方向的牽引作用，其中 KPI 指標體系是核心。
舉一個例子，一家零售企業，目標是獲得更豐厚的經營利潤，這來源於一個又一個的訂單，而訂單包括人、貨、場三個要素，每個要素下面又有若干個指標，以此類推。
隨著業務的發展，你可能會發現，指標越來越多，如果這些指標沒有很好地組織起來，那麼就像一團亂麻，讓人抓不住重點。
所以，有必要建立一個框架體系，分門別類地對指標進行梳理，按照一定的業務邏輯，把指標關聯起來，從而形成業務分析的場景。
4. 二八法則
指標體系是管理水平的體現，選擇合適的指標，可以運用「二八法則」。因為 80% 的業績，通常是由 20% 的關鍵因素決定的。所以，要抓好這 20% 的關鍵因素，對其進行分析拆解、指標設定、考核評價、激勵控制，這樣才能抓住主要矛盾，就如同牽牛要牽牛鼻子。
沒有健全的指標體系，做數據分析就沒有抓手，很多東西沒法量化，做業務就沒有方向，團隊產生不了合力，就很難取得好成績。
總之，建立指標體系，要按照業務的邏輯和流程，細分為可以量化的指標，經過分門別類地梳理，並把關鍵指標按照「二八法則」提煉出來，這樣一套指標體系就基本建立好了。
5. 一個例子
以零售行業為例，按照人、貨、場的業務邏輯，我整理了一份指標體系，其中假設經營利潤是北極星指標，所以在該指標前面加了一顆星星圖標。
對於人力驅動型的傳統零售行業，員工在商場賣貨給客戶，人、貨、場其實是融為一體的，所以指標之間也有密切的聯系，比如銷售額，分別可以從客戶、員工、貨物、商場等維度進行統計和分析。
上面這個零售行業指標體系，僅供參考，你應該根據自身業務的實際情況，增加或刪減相關指標，建立最適合自己的指標體系。
在企業發展的不同階段，商業目標不一樣，北極星指標可能會有所不同。比如說，面對突如其來的疫情，很多企業的目標是「活下來」，所以要控製成本，減少廣告投入。疫情之後，有些企業想要擴大品牌影響力，所以增加廣告投入。
小結
本文介紹了建立指標體系的方法，利用魚骨圖，按照業務邏輯，遵循二八法則，並以零售行業為例，建立了一套指標體系。
特別提醒一下，指標體系的建立並不是一蹴而就的，通常包括創建、運行和修正三個階段。
創建階段包括確定目標、分配權重等工作；運行階段包括制定標准、考核評判等工作；修正階段包括復盤總結、修訂調整等工作。
Ⅵ 數據分析需要掌握哪些知識
1. 業務數據分析工作的理想狀態
在前司做了一年多的業務數據解讀，逐漸發現要想做好業務數據解讀這件事，至少需要三個層面的建設。這個三個層面相輔相成，一起構成了一個清晰的業務數據解讀的理想狀態。
2. 經驗豐富的大腦
大腦核心在做判斷，這個判斷本身需要你足夠的了解自己的業務。
你要足夠了解自己業務內所有指標的含義，這里既包含業務的核心指標，也包含各個維度的分層分級指標。你不僅要了解他們，還要了解他們之間的關系。
經驗豐富的大腦看到一個指標的波動，就能聯想到有可能是什麼動作導致的，同時能映射到其他指標上，能夠快速結合工具進行交叉指標的驗證。
3. 好用的工具
初級的工具能提高獲取數據的效率，中級的工具能幫助理清分析思路，高階的工具能幫助決策，但無論是哪種水平的工具都要符合你自己的業務本身特性以及自己分析框架。
我之前和數據部門產品同學一起搞過一個異動數據分析工具。這個工具會直接告訴你在某個周期內的所有的數據維度的變化，並計算出每個數據維度的對於整體業務數據變化的貢獻率。到後期還是發揮很大的作用的。
不過這都是在我們吃透了自己業務每個指標代表什麼意思以及摸透自己業務本身的分析框架的基礎上做的產品化工具，如果盲目就投入工具建設，應該結果是得不償失的。
Ⅶ 業務異常數據應該如何分析
1.發現反常
就像你發現昨日數據跟往前不一樣，猛漲了仍是猛跌了，經過觀測數據發現反常。
2.確認問題
發現反常之後，咱們要確認這個反常是不是一個問題，有多嚴重，可以用對比剖析法從時間維度上進行周同比、月同比或者是年同比。
3.確認原因
用多維度拆解法，關於這個反常的目標從不同的維度去拆解，找出原因。
4.針對性解決問題
找到原因之後，便是針對性的解決問題了，根據問題的原因，動用公司的相關資源，去解決這個問題。
5.履行
最終便是履行解決方案，把這個反常數據真實的從反常到履行，完結一個閉環。
Ⅷ 如何做好數據分析工作呢
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2009-10-26
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如何做好數據分析
數據分析對於零售企業，可以從以下幾個方面進行分析：
顧客分析：主要是指對顧客群體的購買行為的分析。如：客戶細分（普通客戶、會員客戶、vip等），客戶忠誠度分析，客戶貢獻結構分析、客流分析等。
顧客采購相關性分析（即商品分組布局分析，又叫購物籃子分析）
根據對同一個單據同時出現兩個商品的頻率進行分析，來分析顧客采購的相關性，從而根據這些相關程度合理安排商品擺放位置和采購、庫存計劃，提高產品銷量，合理利用庫存。如：顧客采購a商品的同時一般同時相應地要采購b商品，這樣我們就將a商品和b商品盡可能的擺放在一起，在安排a商品采購的同時我們同時做好b商品的采購計劃。
會員卡分析：會員卡分析主要是對會員卡消費情況進行分析，從而更好的為會員進行服務，提高會員的忠誠度，進而保持、提高會員的消費額。
供應商分析
主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段里的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。比如：分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，可以考慮將他們改為購銷，從而降低成本。
庫存分析模型
庫存直接反映企業經營狀況和資金周轉效率，所以對庫存進行分析能夠有效控制庫存、降低經營風險、降低經營成本和提高經營效益。包括：庫存結構情況分析，庫存流動與庫存量比較分析，庫存與效益情況分析，合理庫存區間分析，當前庫存健康狀況，庫存損耗分析等。
數據挖掘專題－客戶關系管理
客戶聚類分析：根據客戶資料的集中程度由系統進行自動分群，分群後的每一組客戶均具備某些共同特徵可以據此擬定差異化營銷策略。
客戶行為分析：
客戶貢獻度分析
客戶忠誠度預測
購物行為分析
關聯規則分析
當然還有很多方面.
Ⅸ 如何做好銷售數據分析
你好，可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例：
某公司是全球最大的日用消費品公司之一，同時也是世界500強企業，擁有員工近10萬人，涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前，該公司就在中國成立研發中心，重點開拓國內市場。時至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，員工總數近萬人。
隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈，這家公司也面臨著較大的增長壓力，同時，針對龐大的銷售團隊，如何進行更好的管理，也成為了目前該公司急需解決的問題。
業務痛點
為完成月度/季度/年度銷售指標，需要實時了解整體業務運營情況，找出增長或下降原因，及時做出有效的應對；
銷售團隊龐大，想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標；
業務系統繁多，如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等，各系統數據結構不統一、介面混亂，無法進行統一分析，數據孤島問題嚴重。
現有做法
一直以來，該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理，但往往每次晨會都如走過場一般，黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐，很難從人分析到店，再到產品，很多決策還是靠「拍腦袋」決定。
組建報表團隊，負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位，所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時，在日益復雜的數據和系統壓力面前，報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。
面對銷售增長率的下降，該公司往往會找到咨詢公司，從消費者分析入手，對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整，以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂，而且在實際執行中往往存在很多桎梏。
解決方案
基於DH Data Connector Framework（數據連接器框架），整合DMS、CRM等幾大業務系統，構建統一、實時的數據分析平台；
建立全局業務看板，實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標，通過全維度數據下鑽，分析銷售變化趨勢，探尋銷售增長點；
建立RD晨會看板，向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據，包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據，以及在店時間、拜訪數等行為數據，支撐銷售及管理人員的日常工作；
根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構，設置許可權分配，滿足各級人員查看和分析數據。
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