
什么是高大上的数据分析方法?
数据分析工作可谓是目前社会上最高大上的工作之一了,在下有幸成为其中一员。
经常收到一些毕业两三年的朋友来信,这是一个迷茫的时期。他们在大学学的是各种高大上的数据分析方法,但实际工作中却是干一些只需要加加减减的统计工作。他们有理想,想干出一番自己的事业,想挖出另一个“啤酒与尿不湿”(注:这是一个经典的数据挖掘案例,不了解的请问度娘)。
今天又收到这样一条私信:
有的朋友可能觉得我的回答太水,没有一点技术含量。也许吧,视野不同,理解自然不同。啤酒与尿不湿不常有,加加减减的统计方法常有,就看你如何去运用。
每次给学员培训我都会重复这句话:
这句话的下一句话是不要刻意去找高大上的分析方法,而要刻意去将普通的分析方法玩出高大上的感觉。
接下来我用排行榜分析法举例:
排行榜分析法是我经常讲的一种分析方法,很多人会认为排行榜算哪门子分析方法?其实前面已经说过,数据分析以实用为原则。不管复杂的方法还是简单的方法,能帮助到业务层面的方法都是好方法!排行榜是最简单、最大众化的一种分析方法,在百度新闻中“二八法则”有3.76万篇文章,而百度“排行榜”竟然能找到3920万篇文章!可见排行榜的大众化程度。
排行榜存在于各种分析、各种媒体报道中,例如商品排行榜、销售排行榜、福布斯排行榜、中国高校排行榜、百度指数排行榜等。其中福布斯公司就是以各种经济、商业的排行榜而著称的。
这是我的一个分析模板【月销售分析模板】里面的一个排行榜,可以通过时间-对象-指标三个维度进行排行,每个维度都有很多粒度进行细分,最终发现问题。是不是有点高大上?一张图就可以覆盖主要的分析路径。
这是利用Excel控件技术做出来的模板
排行榜分析法还可以继续深化,让它更业务化,这也是我的月分析模板里面的一张图(每个值代表该店铺在100家店铺里面的排名)。一张图就可以了解这个店铺的短板和优势,一目了然,简单并实用。谁也不能否认这不是排行榜分析法。
再看最后一张图,客单价的热力图,它是排行榜的一种变异。看这种图会有一种厮杀疆场的现场感,逼格很高。
这三种图都是排行榜的分析方法,都是纯Excel打造,加上控件技术可以实现高互动性,让一张图窥全貌。
所以数据分析不是要去找高大上的分析方法,而是要将普通的分析方法业务化!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10