自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

數(shù)據(jù)分析思路,總結(jié)了四個好用的模板

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
如果整體進度沒很大問題,各子部門進展順利,那么大家不會發(fā)表太多意見,看完后會說“很好,繼續(xù)監(jiān)控”。如果整體進度有問題,那么大家的思路會被引導(dǎo)到:“為什么A部門執(zhí)行好,B部門不行?”上邊去,這樣就能做進一步的分析。

所謂“秀才提筆忘了字”,經(jīng)常有同學(xué)在領(lǐng)導(dǎo)要求“你去分析一下XXX”的時候,腦子嗡的一聲,沒了思路。今天分享4個簡單好用的思路,可以應(yīng)對大部分的問題,大家準(zhǔn)備好小本本哦,馬上開始。

思路1:陳述式分析

適用問題:“你去分析一下銷售/運營/商品/會員/物流情況”

適用場景:領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)沒有明確需求,第一次看業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

此時的重點是:講清楚情況,清晰是第一位的要求。因此不要心急,不要一次性傾倒太多的數(shù)據(jù)出來,大家看不明白就會責(zé)怪你:“分析的不清晰”。此時可以按著:“現(xiàn)狀→目標(biāo)→整體進度→子部門進度”的方式展開。

比如“你去分析一下用戶情況”,那么可以做如下介紹(如下圖):

圖片圖片

如果整體進度沒很大問題,各子部門進展順利,那么大家不會發(fā)表太多意見,看完后會說“很好,繼續(xù)監(jiān)控”。如果整體進度有問題,那么大家的思路會被引導(dǎo)到:“為什么A部門執(zhí)行好,B部門不行?”上邊去,這樣就能做進一步的分析。

要注意的是!不同人的“第一次”是不一樣。最經(jīng)典的場景是,你們自己部門內(nèi)數(shù)據(jù)已經(jīng)看了很多遍,但是現(xiàn)在要做一個向高層的回報,高層領(lǐng)導(dǎo)平時根本不了解你們的細節(jié)。此時千萬不能太著急,堆砌一堆數(shù)據(jù)搞得大領(lǐng)導(dǎo)頭昏腦漲,十有八九被批:“思路不清晰”。沉住氣做個陳述式分析會更好。

思路2:探索式分析

適用問題:“最近銷售/運營/商品/會員/物流指標(biāo)沒達標(biāo),為什么?”

適用場景:領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)有明確問題,但沒有具體的懷疑對象

此時的重點是:引導(dǎo)大家的思路,落實到一個具體的、可改進的對象上去。這一點非常重要!很多同學(xué)在面對問題的時候,喜歡翻來覆去地描述現(xiàn)狀。比如,問“為什么用戶消費少了?”他就憨憨答一句:“因為客單價低了”。

這是廢話,消費=用戶數(shù)*消費率*客單價,客單價低了消費肯定少。問題是為啥客單價低了呢?是商品不行?是促銷搞多了?這才是大家關(guān)心的,所以做探索式分析的時候,拆分問題應(yīng)該具體到某個部門可負責(zé)的事情上,這樣才能落地解決方案。

比如“最近用戶消費沒達標(biāo)”,那么可以做如下探索(如下圖):

圖片圖片

思路3:檢驗式分析

適用問題:“我們最近的會員消費下跌和優(yōu)惠政策調(diào)整有沒有關(guān)系?”

適用場景:領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)提了一個明確的分析要求,期待回應(yīng)

此時的重點是:排除其他可能性,聚焦到核心問題。大家要注意,很多時候聽上去只有一個假設(shè),但實際上要排查的范圍并不止于此。但你說出:“確認(rèn)是政策調(diào)整影響”的時候,就意味著你選擇了“不是執(zhí)行問題,也不是外部問題”。如果沒有排除掉明顯的其他問題,十有八九會被批為:“分析不全面,我說一句你做一句嗎”

此時需要主動收集:還有哪些業(yè)務(wù)假設(shè)。一些大家共識過的,不用考慮的因素,可以不納入分析之中,聚焦幾個核心問題。最常見的假設(shè)就是:是策略問題還是執(zhí)行問題。

比如“會員消費下跌和優(yōu)惠正常有沒有關(guān)系?”拆分開就是:

假設(shè)1:因為調(diào)整了優(yōu)惠,部分會員不滿,導(dǎo)致不消費

假設(shè)2:優(yōu)惠政策沒問題,但是宣傳力度不足,很多會員還不了解

圖片圖片

另一個常見的假設(shè),是自己部門的問題or友鄰部門的問題。

比如“會員消費下跌和優(yōu)惠正常有沒有關(guān)系?”拆分開就是:

假設(shè)1:因為調(diào)整了優(yōu)惠,部分會員不滿,導(dǎo)致不消費

假設(shè)2:優(yōu)惠政策沒問題,但是本季商品不行,再優(yōu)惠也沒用

到這一步,就很考驗數(shù)據(jù)分析師的工作技巧了。因為很有可能你的領(lǐng)導(dǎo),就是想甩鍋給別人(或者要防著別人甩鍋),因此收集證據(jù),是非常重要的。兩個假設(shè)哪個更成立,完全看收集到的正面/反面例子那個多,越高級的數(shù)據(jù)分析師,越有能力充分收集證據(jù),證明自己的領(lǐng)導(dǎo)的想法是對的?。?/p>

思路4:測試式分析

適用問題:“如果我們調(diào)整政策/更換商品/改進版面,是否能解決問題”

適用場景:領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)提了一個尚未發(fā)生,計劃要做的事

此時需弄清三個關(guān)鍵問題:到底要不要做測試,要做什么級別的測試,要測的到底是啥?

1、如果計劃的事情,是歷史上從未發(fā)生過的(比如上一個全新的產(chǎn)品),那必須測試,不然沒法下結(jié)論;

2、如果計劃的事情,歷史上做過類似的(比如投優(yōu)惠券,以前也投過),那可以拿歷史數(shù)據(jù)做一定參考;

3、如果計劃的事情,可以小范圍測試(比如讓部分業(yè)務(wù)員改話術(shù),選部分用戶投券),那么優(yōu)先考慮做AB分組,通過ABtest對比差異

4、如果計劃的事情,沒法小范圍測試(比如修改渠道政策,一旦公布開弓沒有回頭箭),那么就得先做調(diào)研,再通過數(shù)據(jù)測算,讓大家有心里準(zhǔn)備

總之,根據(jù)計劃類型來提供實驗建議。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
相關(guān)推薦

2024-08-13 12:03:09

業(yè)務(wù)分析模型

2024-02-22 17:09:53

業(yè)務(wù)分析模型

2022-01-14 12:48:07

數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)品

2017-10-16 12:37:55

2020-07-27 10:25:28

醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

2024-05-10 12:33:06

flask裝飾器

2016-12-09 09:31:22

HadoopSQL大數(shù)據(jù)

2016-08-31 15:01:46

2017-05-16 13:00:24

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

2022-03-24 09:36:28

Pandas數(shù)據(jù)分析代碼

2016-11-07 11:51:52

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

2016-11-08 12:38:37

數(shù)據(jù)流程思路

2021-11-22 10:24:42

人工智能物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí)

2021-07-12 10:38:51

預(yù)測分析數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

2011-07-03 21:22:05

2022-06-30 15:12:48

數(shù)據(jù)分析工具大數(shù)據(jù)

2011-07-01 16:07:18

云應(yīng)用集成云計算

2022-08-26 16:21:47

數(shù)據(jù)分析工具運營

2021-12-03 14:37:38

數(shù)據(jù)備份存儲備份

2022-02-06 11:35:53

SQL數(shù)據(jù)函數(shù)
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號