Ⅰ 如何做好互联网产品的数据分析
要想做好数据分析，有以下4个关键点：
（1） 业务调研：理解业务是基础，否则分析是无本之木。
（2） 创新思考：广阔的知识面和积极的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 逻辑推理：对数据指标做出正确的归因和判断。
（4） 可行建议：产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。
业务调研”是数据分析的起点，也是获取分析思路的基础，但需要兼具深度和广度的“创新思考”，才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度，完成数据统计后，需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后，用“可行建议”来保证分析结论的落地执行，产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来，回业务中去的完成过程。
换个角度说，可以把这四个关键点分解为数据分析的5个执行步骤：
选择分析主题、确定方案思路、实现数据统计、产出分析报告、推进业务落地。
业务调研和创新思考决定了“分析主题”的高低和“方案思路”的好坏；逻辑推理决定了从统计数据得出的“分析报告”是否可信；可行建议决定了分析报告的“业务落地”效果。做好这四个关键，才能确保数据分析项目的每个步骤都卓有成效，最终产生业务改进。
加入数据技术领域的三步曲
如果有技术背景的朋友想入行，应该做哪些准备呢？通常，首先决策想成为偏重业务的数据分析人员，还是想成为偏重技术的数据建模人员。这两种人在技术基础和掌握的领域知识面上均有所差别。偏重业务的数据分析人员不需要有深入的数学和统计学背景，更需要对业务的深刻理解、灵活的头脑和清晰的逻辑，在学习时偏重很多与业务分析相关的领域知识，如经济学、心理学、营销学，甚至财务和企业管理方面的学科。偏重技术的数据分析人员需要有良好的数学和统计背景，专注于数据挖掘和机器学习的算法原理与应用场景。但无论选择哪个方向，下面三个项准备均需要做好：编程技术、项目实践和理论学习。
Ⅱ 业务核心数据分析如何进行
如何进行业务核心数据分析?Albert Laszlo Barabassi，无尺度网络模型的作者，相信93%的人类行为是可预测的。大数据是人类活动的痕迹，是有待发现的金矿。但在大数据为你工作之前，你首先需要知道你的业务需求是什么。
一、业务核心数据分析如何进行——大数据为王，商业为核心
1. 了解整个产业链的结构
2. 制定良好的业务发展计划
3.核心指标是什么
如何进行业务核心数据分析?大数据必须与业务相结合才能有效。首先，你需要了解整个产业链的结构，对行业的上下游运作有一个大致的了解。然后，根据目前的业务需求，制定发展规划，对已排序的大数据进行分类。最后一步是详细列出数据核心指标，并详细分解几个核心指标。当然，它将与您的业务属性一起处理，以查找对度量标准有较大影响的影响因素。收集数据并获得业务当前状态的完整图像是很重要的。
二、业务核心数据分析如何进行——考虑指标现状，找到多维规律
1. 熟悉产品框架，全面定义各指标运行状态
2. 对比同行业指标，挖掘隐藏的推广空间
3.拆卸关键指标，合理设置操作方法，观察效果
4. 争夺核心用户，分别进行产品使用研究和需求挖掘
如何进行业务核心数据分析?寻找模式不一定需要复杂的编程或复杂的统计公式，但更重要的是，它培养了一种感觉和意识。你不能用你的感情去猜测用户的感情，因为每个人的教育背景、生活环境都是不同的。数据元素之间的许多关系并不明显，需要直觉和观察(数据可视化技术)。
三、业务核心数据分析如何进行——规则验证和经验总结
发现规则后，不能立即上线，需要在测试机上进行验证。
业务核心数据分析如何进行?这对于数据分析师来说竟如此重要，大数据必须与业务相结合才能有效。首先，你需要了解整个产业链的结构，对行业的上下游运作有一个大致的了解。然后，根据目前的业务需求，制定发展规划，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。
Ⅲ 如何更好地对数据做分析
一、清楚数据分析目的
任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要清楚为什么要做数据分析?
动摇说明型：某天的销售额忽然下降了，某天的新用户留存忽然下降了，这时候往往需求分析师去说明动摇的原因，分析较为聚焦，首要是找到动摇的原因。
数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网范畴常见于app某某功用上线了一段时间后，数据分析师往往需求复盘一下这个功用的体现情况，看看有没有什么问题。
专题探求型：对某个主题建议的专项探求，比方新用户丢掉、营收分析等等。
二、数据获取
在清楚分析政策后，就可以依据政策去获取所需求的数据，数据获取首要可以分为三大类。
(1)通过一些依据前端页面的数据搜集东西获取;
(2)在产品规划过程中通过数据埋点的办法，在需求数据时可以进行简略提取，这种办法的条件是在产品规划阶段就现已对未来的数据获取提前做好了预备;
(3)假设前期没有进行功用埋点、可视化的搜集东西也无法获取数据时，找研制团队通过后台脚本或技能研制的办法获取数据。
三、数据处理
数据处理阶段首要做的作业是数据清洗、数据补全、数据整合。
四、数据分析
数据分析思路又名数据分析办法，数据分析必定是以目的为导向的，通过目的挑选数据分析的办法。
五、数据可视化
数据分析的目的是通过数据清楚的了解用户、产品和当前业务情况，然后得到有效的运营决策辅导下一步的开展。
怎么通过数据清楚了解用户、产品和业务情况?一行行单调的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背面的意义，所谓“一图胜千言”，咱们需求把数据进行可视化的展现。
六、总结与建议
数据分析陈述其实是对整个数据分析过程的一个总结与出现。通过对数据全方位的科学分析来点评企业运营质量，为决策者提供科学、谨慎的决策依据，以下降企业运营危险，前进企业中心竞争力。
关于如何更好地对数据做分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
Ⅳ 项目经理怎么才能做好数据分析工作
现在很多的企业都是比较重视数据分析的，尤其是项目经理。如果一个项目经理掌握了数据分析以后，才能够对项目有一个精准的决策。但是很多项目经理并不是数据分析专业的，这就需要项目经理更加熟悉和增进数据分析领域的知识了。那么项目经理怎么才能做好数据分析工作呢？下面小编会为大家详细解释一下。
首先，项目经理需要对业务有一个详细的理解，而所有的需求来源于业务痛点，作为分析师需要对业务有基础的理解，当然，这种理解是越深刻越好，了解业务可以通过垂直门户了解，也可以通过行业的报告进行了解。同时也应该知道业务问题的定义、甲方的职责和义务、乙方的职责和义务、项目的里程碑和验收标准、项目交付物等具体的内容。
其次就是对数据的探索，所谓数据探索就是围绕业务问题首先需要整理系统和数据列表，数据探索中在不理解的时候一定要追本溯源，对数据的探索需要对数据来源、设备信息、位置数据进行了解。
然后就是需要注意对数据的提取需要注意，数据探索的基础上，分析师要形成对数据采集、抽取需求，这时候可以最大效果的和数据工程师团队配合，这些里，需要建议大家都是数据抽取以宽表为基础进行多次迭代，把各方数据统一融合到一个或者几个宽表中，同时宽表要能最大范围的体现业务指标。以及指标体系通常围绕业务的KPI来进行构建和拆解。这些都是需要好好注意的。
接着说说数据处理，一般来说，数据工程师按照宽表提取数据后，数据的处理方式根据数据量、业务场景会有不同的方式，不同的数据体量需要用不同的工具进行分析，比如少量数据（小于10w），可以直接使用Excel进行。中等数据（小于100w），可以使用mysql数据库进行相关的处理计算。大量数据，可以使用python进行文本处理。分析方法也是比较重要的事情，分析方法有-特征分析法、描述分析法，规则分析法，模型分析法。对于这些方法大家都是需要重视的。牢记这些方法，才能够做出好的数据分析。
最后就是数据呈现。好的数据分析在解决客户业务问题的同时还应该让客户有一个好的体验，数据呈现就需要重视报告、规则、模型、流程以及数据接口。重视这些才能够做好数据分析工作。
以上的内容就是项目经理需要重视的内容，只有熟知和掌握这些内容才能够做好数据分析从而提好自己的职业含金量。大家在学习数据分析的时候一定要多多学习，尤其是注重培养数据分析的思维，这样才更好地胜任数据分析领域的工作。
Ⅳ 如何建立业务数据分析指标体系教你完整的方法论
1. 一个比喻
为了便于理解，我们可以把指标体系的建立，比作穿衣服，刚开始没有衣服可穿的时候，可以先找人借一件，这件衣服或许不太合身，但能满足抵御寒冷等基本需求。
随着经济水平的提升，我们就可以去选择其他更加适合自己的衣服。
指标体系的建立也是一样，可以先从其他企业借鉴过来，刚开始未必很合适，但能让业务更快地走上正轨。
随着业务的发展，再根据实际情况，不断进行优化调整。
2. 用鱼骨图
利用鱼骨图，可以一层一层地进行分析，如同抽丝剥茧一般，从而找到影响业务的关键因素。
比如说，把一家企业的愿景与方向，先分成几个大的方面，再细分为一些具体的指标，然后从中找到对业务影响比较大的指标，也就是关键业绩指标（Key Performance Indicator），简称 KPI。
更进一步，找到唯一关键指标（One Metric That Matters），简称 OMTM，也称为 北极星指标 ，因为这个指标要像北极星一样，指引企业前进的方向。
用鱼骨图寻找 KPI 和北极星指标的过程，就好比给企业量身定制衣服。选择战略，就像选择衣服的类型，因为太极服与西装的用途不同，所以同一个部位的尺寸往往不一样。同理，企业的发展战略和阶段不同，KPI 和北极星指标也会不一样。
3. 业务逻辑
建立一套行之有效的指标体系，应该从业务逻辑出发，一点一点地进行展开。
业绩层的指标体系，是由战略层的目标决定的，而指标体系又要进一步分解到组织当中，这样才能起到战略方向的牵引作用，其中 KPI 指标体系是核心。
举一个例子，一家零售企业，目标是获得更丰厚的经营利润，这来源于一个又一个的订单，而订单包括人、货、场三个要素，每个要素下面又有若干个指标，以此类推。
随着业务的发展，你可能会发现，指标越来越多，如果这些指标没有很好地组织起来，那么就像一团乱麻，让人抓不住重点。
所以，有必要建立一个框架体系，分门别类地对指标进行梳理，按照一定的业务逻辑，把指标关联起来，从而形成业务分析的场景。
4. 二八法则
指标体系是管理水平的体现，选择合适的指标，可以运用「二八法则」。因为 80% 的业绩，通常是由 20% 的关键因素决定的。所以，要抓好这 20% 的关键因素，对其进行分析拆解、指标设定、考核评价、激励控制，这样才能抓住主要矛盾，就如同牵牛要牵牛鼻子。
没有健全的指标体系，做数据分析就没有抓手，很多东西没法量化，做业务就没有方向，团队产生不了合力，就很难取得好成绩。
总之，建立指标体系，要按照业务的逻辑和流程，细分为可以量化的指标，经过分门别类地梳理，并把关键指标按照「二八法则」提炼出来，这样一套指标体系就基本建立好了。
5. 一个例子
以零售行业为例，按照人、货、场的业务逻辑，我整理了一份指标体系，其中假设经营利润是北极星指标，所以在该指标前面加了一颗星星图标。
对于人力驱动型的传统零售行业，员工在商场卖货给客户，人、货、场其实是融为一体的，所以指标之间也有密切的联系，比如销售额，分别可以从客户、员工、货物、商场等维度进行统计和分析。
上面这个零售行业指标体系，仅供参考，你应该根据自身业务的实际情况，增加或删减相关指标，建立最适合自己的指标体系。
在企业发展的不同阶段，商业目标不一样，北极星指标可能会有所不同。比如说，面对突如其来的疫情，很多企业的目标是「活下来」，所以要控制成本，减少广告投入。疫情之后，有些企业想要扩大品牌影响力，所以增加广告投入。
小结
本文介绍了建立指标体系的方法，利用鱼骨图，按照业务逻辑，遵循二八法则，并以零售行业为例，建立了一套指标体系。
特别提醒一下，指标体系的建立并不是一蹴而就的，通常包括创建、运行和修正三个阶段。
创建阶段包括确定目标、分配权重等工作；运行阶段包括制定标准、考核评判等工作；修正阶段包括复盘总结、修订调整等工作。
Ⅵ 数据分析需要掌握哪些知识
1. 业务数据分析工作的理想状态
在前司做了一年多的业务数据解读，逐渐发现要想做好业务数据解读这件事，至少需要三个层面的建设。这个三个层面相辅相成，一起构成了一个清晰的业务数据解读的理想状态。
2. 经验丰富的大脑
大脑核心在做判断，这个判断本身需要你足够的了解自己的业务。
你要足够了解自己业务内所有指标的含义，这里既包含业务的核心指标，也包含各个维度的分层分级指标。你不仅要了解他们，还要了解他们之间的关系。
经验丰富的大脑看到一个指标的波动，就能联想到有可能是什么动作导致的，同时能映射到其他指标上，能够快速结合工具进行交叉指标的验证。
3. 好用的工具
初级的工具能提高获取数据的效率，中级的工具能帮助理清分析思路，高阶的工具能帮助决策，但无论是哪种水平的工具都要符合你自己的业务本身特性以及自己分析框架。
我之前和数据部门产品同学一起搞过一个异动数据分析工具。这个工具会直接告诉你在某个周期内的所有的数据维度的变化，并计算出每个数据维度的对于整体业务数据变化的贡献率。到后期还是发挥很大的作用的。
不过这都是在我们吃透了自己业务每个指标代表什么意思以及摸透自己业务本身的分析框架的基础上做的产品化工具，如果盲目就投入工具建设，应该结果是得不偿失的。
Ⅶ 业务异常数据应该如何分析
1.发现反常
就像你发现昨日数据跟往前不一样，猛涨了仍是猛跌了，经过观测数据发现反常。
2.确认问题
发现反常之后，咱们要确认这个反常是不是一个问题，有多严重，可以用对比剖析法从时间维度上进行周同比、月同比或者是年同比。
3.确认原因
用多维度拆解法，关于这个反常的目标从不同的维度去拆解，找出原因。
4.针对性解决问题
找到原因之后，便是针对性的解决问题了，根据问题的原因，动用公司的相关资源，去解决这个问题。
5.履行
最终便是履行解决方案，把这个反常数据真实的从反常到履行，完结一个闭环。
Ⅷ 如何做好数据分析工作呢
搜狐博客
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凌云
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日志
2009-10-26
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如何做好数据分析
数据分析对于零售企业，可以从以下几个方面进行分析：
顾客分析：主要是指对顾客群体的购买行为的分析。如：客户细分（普通客户、会员客户、vip等），客户忠诚度分析，客户贡献结构分析、客流分析等。
顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）
根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，从而根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销量，合理利用库存。如：顾客采购a商品的同时一般同时相应地要采购b商品，这样我们就将a商品和b商品尽可能的摆放在一起，在安排a商品采购的同时我们同时做好b商品的采购计划。
会员卡分析：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，从而更好的为会员进行服务，提高会员的忠诚度，进而保持、提高会员的消费额。
供应商分析
主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。比如：分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，可以考虑将他们改为购销，从而降低成本。
库存分析模型
库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。
数据挖掘专题－客户关系管理
客户聚类分析：根据客户资料的集中程度由系统进行自动分群，分群后的每一组客户均具备某些共同特征可以据此拟定差异化营销策略。
客户行为分析：
客户贡献度分析
客户忠诚度预测
购物行为分析
关联规则分析
当然还有很多方面.
Ⅸ 如何做好销售数据分析
你好，可以参考下面快消行业销售数据分析的案例：
某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。
随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。
业务痛点
为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；
销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；
业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。
现有做法
一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。
组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。
面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。
解决方案
基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；
建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；
建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；
根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。
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