刚入门数据分析,学了好几个软件,学了好多个模型,但是不是还有问题困扰着你呢?
1. 你是不是接触到N多数据,却一脸懵B,啥都分析不出来?
2. 即使分析出来了一堆结果,却不知道如何解读?
3. 可视化报告一塌糊涂,决策层完全不懂你分析的结果?
这三个问题咱们先存疑,后面会给大家一个满意的答复。
玩过吃鸡的朋友应该知道,这个游戏玩法多样。你可以当伏地魔一直苟进决赛圈,你也可以通过高超的枪法钢到吃鸡。经验丰富的小伙伴更是知道什么情况用什么武器,并且准确的预测到最后缩圈的位置。
新手刚入门,玩了几局之后就会想到这几个问题。
l 飞机嗡嗡地,我到底跳哪里比较安全?
l 我是该苟着不动,还是应该出去猛干?
l 是该单打独斗还是跟队友一起配合?
l 毒来了我跑不过毒怎么办啊?
l 什么武器最有用?
l 近战适合使用什么武器,狙击适合使用什么武器呢?
l 最后的毒圈一般会在哪里呢?
上述的分析思路你认可吗?其实每个问题与数据分析相关。
l 飞机嗡嗡地,我到底跳哪里比较安全? ——前五分钟内死亡坐标的区域热力图
l 我是该苟着不动,还是应该出去猛干?——横:击杀人数,纵:吃鸡概率条形图
l 是该单打独斗还是跟队友一起配合?——横:助攻,纵:吃鸡概率 条形图
l 毒来了我跑不过毒怎么办啊?——横:吃鸡概率,纵:是否乘坐过车辆条形图
l 什么武器最有用?——横:被击杀人数总和,纵:击杀的武器类型 条形图
l 近战适合使用什么武器,狙击适合使用什么武器呢?横:武器类型,纵:被击杀的人数 条形图
l 最后的毒圈一般会在哪里呢?——最后毒圈位置坐标的区域热力图
如果你玩过吃鸡,即便你不懂数据分析,这份数据分析报告的分析思路你也一定可以看懂。这几个问题实际上意味着我们要懂这份数据源的各项指标的含义(横纵坐标的含义)。
我们再回头看第一个问题:“你是不是接触到N多数据,却一脸懵B,啥都分析不出来?”
当你拿到一份全新的数据源,第一时间去了解各项指标的含义,理清楚思路。让自己不再懵逼,不再头大。
接下来我们回答第二个问题,
分析出来了一堆结果,却不知道如何解读?
答案:我们要明白这份数据源分析背后的业务/商业逻辑(分析思路是啥意思,为什么要做这个分析)
我个人觉得,这个问题是一个很严肃,并且关系到你职业生涯的一个问题。说白了你要构建自己的商业思维。业务sense是非常重要的能力,这需要你多积累经验,要多看一些商业案例和优秀的数据分析报告。对于新手而言,分析框架是一个很好的东西,本来商业价值就是用户做出一系列动作之后实现的,都是有章法可循的,明白了其中章法,就不会出现过于依赖自己的经验和感觉,从而出现思维枯竭的情况了。并且你在分析出结果之后,因为你了解每一个指标的含义,又了解到和业务结合时需要关注哪一项指标,应该如何提升/降低这项指标,提升/降低指标会对公司业务造成哪些影响,所以你再做解读结果并且出分析报告的时候,就知道自己应该侧重写那些内容了。
举个例子:某家公司的领导发现公司对于潜在客户的收集和分析非常缺失,比较影响公司的营业额。需要你做一份分析。这个时候如果你的经验足够丰富,你会想到从销售的角度出发,去相关网站爬去数据,通过地域、规模、员工人数等方面去分析,最终找到了最有可能购买公司产品的潜在客户。
当然这是一个很简单的例子。但是,如果一个分析师对销售,对公司业务完全不了解的情况下,还能做的出来吗?
第三个问题,分析报告一塌糊涂,决策层完全看不懂?
答案:从公司的战略入手,巧用可视化工具并与解读结果结合。
很多数据分析师在一开始入职,仅仅把自己当做一个职场员工来工作。没资格也没有必要考虑公司战略的问题。可是领导需要你出报告的时候,他就是想让你告诉他在公司现在的发展阶段,怎么让公司利润最大化。
所以一个数据分析师最本质的价值就是去用数据驱动业务增长。
而每一项业务本质上是公司整体战略的支撑,
你要充分理解公司的战略,并学会如何从战略层面思考工作。
举个例子,公司在快速扩张的时期,所有的业务目标就是为了快速壮大。而你这个时候去研究如何降低公司成本,及时你的数据分析结果在准确,给到的建议最清晰,但对当下发展的公司而言,作用几乎为0 。
另外一点很重要的是,巧用可视化工具。目前市面上可视化工具还是比较多。有自主研发的一般是人家公司的产品,要收费的。也可以用Tableau,Excel BI等。学好一款可视化工具,可以让你的报告更加美观,更加专业。
以上三个问题的答案你都清楚了吗?希望大家可以月薪翻倍年薪翻倍。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13