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    快速建立数据分析框架.docx

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    快速建立数据分析框架.docx

    快速建立数据分析框架对于专业且经验丰富的数据人来说,结合业务场景和工作经历大部分都已经建立了一套完备的分析思路。就算换了新的工作内容也能结合分析框架轻松适应业务需求。这次想探讨的是针对一线业务同学以及刚接触数据的同学,当接触全新的分析议题时帮助快速建立数据分析框架。Ol问问自己到底要分析什么这个问题其实很难回答,我觉得资深的分析师在写做各种数据处理和汇总时也会有这种疑问。有时候是巧妇难为无米之炊,数据质量欠缺导致缺乏有价值的数据作为分析基础和数据支撑;有时候是数据太多应接不暇,各种分析后发现无法提炼核心结论。其实这些都是因为没有想清楚自己到底要分析什么。明确本次分析目标,把分析目标分解化为若干个点。把分析内容转化为一道道解答题,本次分析目标是什么?分析的功能或者用户有什么特征?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些指标得出分析结论,分析过程是否存在逻辑问题?02自己到底需要哪些数据?做数据分析一定要对数据类型和用途有清晰的认知,一般分为1,用户基础数据2,用户行为数据3,业务数据4,调研类数据5,画像类数据针对上面的数据类型结合本身业务及生态构成,是很容易整理出自己需要哪些数据的。获得数据后对数据进行多维分析,波动解读,归因说明等验证,结合统计学理论,这样会针对数据得到初步分析结论,并对结论不断进行探索验证。03数据处理和清洗根据目标和需求找到自己的数据源,收集前一定要经过谨慎的数据校验和口径对齐,因为一旦数据采集出了问题会直接影响分析结论。同时数据有些是有效的有些是无用的,这时候我们就要根据目标,对数据进行处理,处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。04数据呈现记住一般能用图说明问题的就不用表格,能用表说明问题的就不用文字。表格和图形永远比数字更直观。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。05分析报告的产出分析报告作为上述分析过程的高度凝练,一定要框架清晰,结构清晰。常用公式是图片+简单文字描述+一句话结论。很多人会忽略分析报告中比较重要的一点,就是好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。也就是最开始我们提到的,这次分析的目标是什么,如果没有可执行落地的建议或方案,那上面这些工作都只是数据的二次生产,并没有发挥数据自身的价值和数据分析的意义。数据分析的过程更像是一道高考理科题,读懂题意,用什么公式,题目计算过程以及得出最终正确答案,每个人在每个环节的执行上都会有自己的思考角度以及执行方式。这些习惯及方式造就了分析过程和结论的差异性。那么搭建分析思路的过程就是针对上面的解题环节不断训练和强化,在锻炼的过程中沉淀自己的思考。

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