第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、
一、岗位分类介绍
1、纯数据:
数据维护:数据准确性,偏工具,数据库重要;实时生产产生的数据。
数据治理:数据架构理解,需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。
数据分析师:
Bi开发工程师:可视化看板BI工具,搭建平台展现出信息,执行数据更新,保证数据能够准确完整呈现,底层逻辑数据开发工作。
数据挖掘工程师:根据企业实际情况将业务要求转化为对应的数学公式,以便做出预测和推导。
数理统计知识、随机过程、最优化、编程语言python
大数据分析师:在架构上执行分析工作。数据大,变化快,复杂。
大数据架构师:多年工作经验、底层的数据统计逻辑。
2、数据赋能:
用户研究员:用户部门根据行为轨迹了解其行为特征;心理学专业,营销专业;
数据产品经理:经验技术
产品经理+数据分析(20%)需要具备数据分析能力做优化。发现用户接纳程度。埋点
数据产品(70%)+产品经理:数字化产品。数字化产品,数字化表格,给到别人看汇总内容。给到用户查看权限。
产品运营:潜在销售、研究小客单价产品顾客的行为心理。
内容运营:自媒体,第几分钟第几秒
活动运营
品类运营、品牌运营 电商运营、网站运营、商家运营
风控内控:
3、 数仓、数据抽取-数据维护
数据集市、数据质量、数据安全——数据治理
二、需要掌握:
1、两三个玩的特别好的工具、
2、制作可视化报表看板的工具,分析报告
3、笔试环节最多的数据库
4、汇报分析演讲
三、数据分析师工作内容:
用来量化业务指标,做出评定
1、零碎需求,用数据使业务问题明朗化——工具辅助、取数业务问题发现
2、业务建模:
3、可视化看板及分析报告
数据:结构化数据和非结构化数据
表格结构(行列定位,支持合并单元格)、关系型表结构、非关系型表结构
字段:每一列,字段名不能重复,每个字段只有一种数据类型
记录:每一行的信息及相应的地址(行、字段)信息
维度:数据汇总角度
度量:衡量行为结果
颗粒度大小:看到明细数据多少
数值型、文本型、日期型、逻辑型、货币
自定义格式:
占位符:数字:0,文本:@ #数字占位符,只显示有意义的0 右键设置单元格格式,自定义
重复下一次字符,直至充满列宽:@* -或者其他符号
千位分隔符:#,###
双引号显示前边加!,如“!“”
颜色:“[颜色7]”
?数字占位符,两边无意义的零为空格,以小数点对齐
\显示下一个字符,与“类似”类似,如“一剑破甲两千六”#,##0,,“百万”和\一剑破甲两千六#,##0,,“百万”是相同的,都是
一个单元格多个格式:正数
四、Excel工具使用
1、条件格式:选中区域,条件格式,撰写公式或者选择规则。
介于、数据条、色阶、图标集(默认百分比,改成数值)
2、相对引用和绝对引用
3、数据获取:获取和转换 设计 工具上方 转化为区域
text tab 键分割
csv ,tab分割
一些函数:
countif(区域,判断条件)
countifs(区域1,判断条件,区域2,判断条件,...)
文本加“”
累计求和
sumif(条件范围,条件取值,求和范围)
sumifs(求和范围,条件范围1,条件取值1,条件范围2,条件取值2),--需要注意的是条件取值规则写在“”之中,不可以嵌套
year(返回日期的年份值)标准日期格式,显示数值和常规
month(返回日期的月份值)标准日期格式
day(标准日期格式),返回当月天数
today()获取系统当前日期
now()获取系统当前日期和时间
date()返回标准日期格式
eomouth(日期,之前之后当前月份)返回指定日期月份最后一天标准日期
weekday(,一般为2)返回指定日期是周几
networkdays()返回两个日期的完整工作日数
一个日期-另一个日期为两日期相隔天数
vlookup(值,区域,区域第几列)--需要注意的是值在区域的第一列才能用
match(值,区域,精确查询)
index(区域,值)
五、数据透视表 维度 度量 汇总规则
1、值显示方式
列汇总百分比
百分比的显示方式:其他项 对应某一项的比较百分比
组合和计算字段计算项不能同时使用
父行汇总百分比:在有父子等级关系时按父行进行汇总,即该父行下所有的子行加和为100%。父行的父行同理。
父列汇总百分比
父级汇总的百分比:与父行汇总百分比区别在于父级汇总的百分比的该子类的父级加和不为100%,而是都是100%。选择均为父级项
差异:
差异百分比:
以某一字段汇总:进行累加
以某一字段汇总百分比:
值显示方式———升序排列
值显示方式指数:重要程度:单元格值*右下角总计/(行总计*列总计)
第二天 图标制作、指标
六、图表操作
1、子弹图:堆积柱状图——调整系列和类别——销售目标变成次坐标轴——系列间隙宽度调小——左右坐标轴调整到一致刻度——图表选项修改各系列颜色/或者统一更换颜色——
2、对比图:堆积条形图——调整横坐标轴-最大值到最大值——选中上边一个遵循次坐标轴——把坐标轴反转,勾选逆序——坐标轴放在低位——去掉次坐标轴——修改正横坐标轴格式——数字项,自定义,0,0
3、字母饼图:源数据可以父级子级在一个字段
4、 水滴图、目标达成率——柱状柱形图——切换行列改成两个系列——间隙宽度0,覆盖率100,——选择数据——复制粘贴——层叠并缩放
5、瀑布图:设置为汇总
坐标刻度会有强调的效果
LOGO颜色
https://www.shejidaren.com/examples/tools/color-scheme
七、指标
用简约的汇总数据量化业务的强弱
指标:度量加汇总规则
指标值:指标加维度
指标:财务指标、业务指标:业务基本指标:一级指标和二级指标、业务场景指标
时间维度下的累计指标:YTD、QTD、MTD、WTD
三种理解:①时间范围内单一汇总
②指定维度下每个项汇总
③指定维度下每个项累计汇总
计数类指标:
对比指标:占比
均比:在所有产品外部条件一致的情况下各产品跟均值对比情况
基准比:实际值与基准值的对比,如及格分为60分。
目标比:达成情况
标准比:实际值与标准值比,标准值虽情况设置
同环比:当期与对应周期的比
同环比:差异百分比
识别第几周,然后得到周的指标值,做汇总值
weeknum函数
场景指标:①流量:采购、评估
CPM 按千次曝光收费
CPC 按点击收费
CPS 按成交收费
CPA 按行为收费
流量的量和质指标:
访客数(UV)对应维度下访问的非重复用户数量 unique view 独立访客数量
浏览量(PV)维度下浏览页面的总次数 page view 页面访问量:以每页计数
访问次数
质:平均访问深度:浏览量/访问次数 深不深,页面层级
跳失率:跳出次数/访客数量
新访客占比:新用户数量/所有用户数量
用户生命周期:推广渠道——注册——使用——离开
活跃用户数、复购用户数(成本低,看变化趋势)、在线时长(潜在价值、长期价值,卖广告)、留存率、
②商品经营相关指标:
成交额、:实际销售额、税后销售额、退货额、GMV(商品交易总额)
Gross Merchandise Volume
成交量、:实际订单量、商品销量、商品总数(产品名称计数)
库销比:
售罄率:
库存金额数量等
期初库存
期末库存
完成情况:目标达成率、退货率
零售:处级、课级、大类、种类、小类、 品类、商品
关心的公司 怎么划分用他们的分类
设计新指标:用简约的汇总数据量化业务强弱,用指标连接业务结果和业务行为。
销售结果——销售额——用户数 引流
转化率 运营效果
客单价 用户价值
八、树状指标体系
名称 一级指标 二级对比指标
选择性图片链接粘贴
摞成树状关系图
杜邦分析图(财务常用)
业务理解+数据收集——数据处理—— 数据分析——报表制作——报告撰写
做什么——为什么做——谁来做,做给谁——什么时候什么地点做——成本——怎么做
报表:静态报表、交互式动态报表
报告:pdf(手机上看)、ppt(开会展示) 图表展示
成本:几个人、天做好
维度:一段时间内的订单品类
品类内各商品
指标:销量、金额及占比
暂无数据