数据分析方法

数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定是做本篇的前提： 该项目流程是面向业务层的，直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同； 该项目的领导者是具有一定…

摘要：互联网产品的用户增长离不开卓有成效的推广。而目前，国内大量的移动应用或网络推广公司鱼龙混杂，不少产品在推广方面投入了大量的人力财力，却收效甚微，白白的浪费钱不说，往往还因此失去了快速占领市场的先机。 因此，评估推广渠道质量，识别渠道作弊是每一个互联网产品的运营团队的必备技能。 下面我们就来看看「某某商城」的运营负责人，是如何通过数据分析有效评估渠道质量…

摘要：数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息，在这个过程中最关键的就是数据分析的思维。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在…

前两天看到一张图，很好的诠释了从数据到数据分析的过程，今天分享给大家。 这四个步骤直译过来就是：数据-信息-展示-知识。不过图中的信息量远不止这八个字这么简单。可以说这张图体现了数据分析精髓，读透了就懂数据分析了。 ——————-|壹 |———&#82…

引言：数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有问题，大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜，数据有问题，数据分析师得出的结论自然也就不可靠。 正文： 如果你是一位大厨，刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大菜，甚至连炒菜的手法都一一交代了，当你备好了各种为这道菜增鲜增色的调料后准备烹饪时，才发现所需的主要原料有问题。 数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有…

1、为什么要注重数据分析 我们为什么要注重数据分析，对此我的想法是： 有效避免拍脑袋、主观臆想; 为决策提供支撑，更能说服人; 通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。 知乎用户@绡页的答案很简单，但却一语中的： “知错能改，善莫大焉”——可是错在哪里，数据分析告诉你。 “运筹帷幄之中，决胜千里之外”——怎么做好“运筹”，数据分析告诉你。 …

摘要：本文内容来自3月4日在PMCAFF微课堂的线上分享，感谢工作人员的笔记。我润色后，分为上下两篇 内容1：【大数据思维】首先，来看第一个部分内容——谈一下大数据思维和数据驱动。 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的是大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？…

引言：很多企业已经意识到，一个系统化的数据体系将是数据化运营的核心支柱。那么，企业该如何清晰地打造自己的数据体系呢？作者将根据多年经验总结用简朴的语言告诉读者一套大道至简的方法论。 正文： 本文是“数据化运营方法论系列”文章的第二篇。第一篇《大道至简的数据分析方法论》之后的讲的是“不知道该怎么分析”的问题，本文讲的是“不知道该分析什么”的问题。第一篇文章更微…

平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品分析，都少不了对于数据的分析，如果项目中出现某些分歧谁也无法说服谁时，很多时候也都是拿数据说话，可见在开发产品的时候，对数据的统计与分析十分重要。大家都说数据是客观的，但其实数据受背景环境、统计者、统计方法、分析者看法等多重因素影响，以致我们在统计和分析时却常常陷入误区，得不到正确的答案。下面简单说一下关于数据的两个常…

引言：你有没有觉得学习数据分析方法时很痛苦本文，笔者用简单易懂的文笔总结出来一套易学易用的数据分析方法论，让初学者快速掌握数据分析方法中最核心、最常用的要点，至少能满足90%的日常需求。 学习对大多数人而言是一件痛苦的事情，尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义，会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、口语化的方式讲…

摘要：浅谈所谓的产品「用户画像」 2015上半年，我国网民已达到6.68亿，年底肯定能够顺利突破7亿，其中使用手机上网人群占整体88.9%。不同于传统PC上网，每个家庭共用一台设备，手机上网存在着独特性、唯一性和私密性的特点，每个人的手机都是一套独特的生态系统。因此，将有相同特征的用户抽象成一个代表，可以极大方便开发者研究用户构成和分布，精准定义用户。这也是…

1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来…

掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。 重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等； 一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PE…

科学研究所涉及的课题往往比较复杂，是因为影响客观事物的因素多，需要考察的变量多。比如说，对于糖尿病、动脉硬化等疾病，其病因是多种多样的，收集的资料中包含的信息是丰富多彩的。然而，重叠的、低质量的信息越多，越不利于医生作出诊断。在大部分实际问题中，变量之间是有一定的相关性的，人们自然希望找到较少的几个彼此不相关的综合指标尽可能多地反映原来众多变量的信息。193…