数据分析
一、数据分析一般工作流程:
- 明确目标
- 数据分析反映什么现状
- 数据分析解决什么问题
- 希望达到的效果和目的
- 创造消费机会
- 规划框架
- 分析的整个流程
- 从哪个维度来进行数据分析
- 宏观/微观、内部/外部
- 历史、现在、未来
- 数量、质量、效益
- 不同的分析对象
- 数据分析需要的数据/时间段;
- 全面考虑数据分析所涉及的各项环节;
- 不同的业务需要分析哪些具体数据
- 数据获取、筛选处理
- 原始数据的收集/获取
- 原始数据的筛选/归类
- 原始数据的处理/初加工
- 数据清洗(清楚重复多余数据、补充合适缺失数据、纠正或删除异常或错误数据)
- 数据转化(数据表样式的转化、数据类型转化)
- 数据抽取(拆分数据、合并数据)
- 数据计算
- 数据分析
- 数据分析方法
- 定性数据分析(对词语、照片、音频非数值型数据进行的分析)
- 检验性数据分析(对已有假设,进行证实或证伪等方面的工作)
- 探索性数据分析(检验“假设值”的形成,在数据之中发现新的特征)
- 数据分析方法
- 总结评估
二、数据分析目的:
- 了解现状
- 了解趋势
- 算法改进
三、如何建立数据分析思路?
- 建立自己的指标体系
- 明确好指标与坏指标
- 好的指标:应该是核心驱动指标,核心驱动指标和公司发展关联,是公司在一个阶段内的重点方向,一个阶段,不同时期的核心驱动指标不一样,不同业务的核心驱动指标也不一样,好的指标还应该是比例或者比率。
- 坏的指标:虚荣指标、后验性指标、复杂性指标。
- 建立正确的指标结构
- 了解维度分析法