京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析那么重要,不会怎么办
我们看数据时,很多时候会用直觉:判断哪里错误,哪里可以改进。其实直觉说白了就是经验,数据看多了,也就有了直觉(经验)。但对于一个新人来说,经验的确无法速成,直觉不能复制。所以数据分析小白一开始看数据时,或许可以尝试这么做。。
明确目的
无论是分析什么类型的数据,首先都要明确一点就是:目的。
问:“我想知道这次活动效果怎么样?” 这算目的吗?答:这是目的,但这不是一个明确的目的。
什么才叫明确的目的?比如:活动转化率、粉丝增长量、网站PV值等。
它不是一个模糊的概念,也不是一个可以模棱两可的情况。
如果你在数据分析时,觉得一头雾水,或整理了一大堆数据,好像知道自己要找什么,却又不知道该从哪里下手。
这就说明你的分析目的不明确。
所以这时应该要先想想:自己具体要什么,才知道接下来要去找什么,分析什么。
因为明确目的就是为了知道,接下来应该去获取什么数据。
如果目的不明确,就不会知道哪个变量是核心变量,也就不知道哪些数据分析出来,可以用来衡量效果。
获取数据
所以为什么要先明确分析目的,因为接下来才知道要去获取什么数据。
获取数据的方式通常有两种:
一是类似做活动、产品ab测这种,数据统计要经过开发,需要事先想好用什么数据来衡量效果。
这类数据在事先规划时,要注意是否去重,是统计人数还是次数,有没有其它影响数据的因素,是否可避开等等。
一种是类似文章阅读量、转发量这种,是依附第三方平台给的数据整理。
这类数据的获取就很简单,把第三方给的数据整理出来即可。
不过用第三方给的数据也有不足,就是会有所偏差,而这些偏差是我们不知道或无法判断的。
整理数据
首先,千万不要边整理边分析,因为那样效率真的很低!
然后,整理数据其实也是一门学问。
比如你可以把它整理成这个彩虹鸟样。
也可以整理成这样简单大方:(我就喜欢这样,但它不一定适用所有,字看不清就算了)
数据表的整理忌讳是:
1、密密麻麻2、色彩斑斓3、看数据时,找个数据要半天
如果实在不知道怎么整理才好看,那就遵从一个原则:简单点。
毕竟整理数据是为了更方便地看数据,也是为了更方便地分析数据有没有端倪。
平时也可以多看看其它各类设计,提高审美水平。因为审美这种东西,应用于万物。
分析数据
数据分析的目的一般有三种:
一是看数据有无异常,会不会影响数据统计;二是根据分析目的,得出结论;三是根据数据,得出结论之外的结论。
看数据有无异常,可以和之前的数据对比,或根据常态(比如没有人阅读,却有转发量)分析。
根据分析目的,得出结论。这就要结合产品或业务来分析,也和分析目的息息相关。
因为明确了分析目的,就知道要看什么数据。知道要看什么数据,就知道这些数据的起伏结果是正还是负。
而数据分析,不就是要分析目的效果是“正”还是“负”的问题么?
最后,根据数据,得出结论之外的结论,举个例子:
【栗子】
目的:分析脑洞运营某篇文章一周的阅读率结论:文章7天阅读率=XXX发现:在周末的阅读率会明显下降,说明用户在周末的阅读欲望较差,可能放假想放松不想学习。
这个发现就是在目的结论外的结论,而这个分析,真的理论无凭,实靠经验了。
得出结论
其实,数据分析的同时,也就在得出结论。
所以这一part,把上面的数据分析转换成文字,就行了哈哈哈哈哈哈~~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20