数据分析体系

同样的问题，有的人分析的偏僻入里，有的人只能轻轻点水。造成问题分析深浅的主要原因在于人们对问题业务的理解程度。那么数据运营者如何快速理解业务呢？

构建业务数据分析体系，对于分析师同学有两个方面的要求： 第一，要了解业务模式，能够解释数据背后的业务含义，找到业务的问题点、提升点，驱动业务向前发展； 第二，不能只做数据、图表的堆砌，需要根据业务的流…

完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。

最近有同学面试的时候被问到，如何搭建数据分析指标体系?那今天就和大家来聊聊这个事情 阅读路线: 为什么要搭建数据分析指标体系？ 如何来搭建一个数…

这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环，数据分析本质是为业务服务的。

什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系。

为了快速定位业务问题，不能依赖于每次出现问题后思考分析思路，而应该固化已经成熟的排查方案。

在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。

电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。

数据驱动，是否依旧遥远？

按照精益数据分析理论，企业的发展经历移情阶段、黏性阶段、病毒阶段、营收阶段、规模化阶段，每次进阶都有需要破解的“关隘”，这些“关隘”代表你可以进入下一阶段的关键指标。

面对不温不火的用户增长，该做点什么？