
如何让你的分析报告更具洞察力?实现从数据到观点的五点分享!
大数据比任何时候都谈论的多,因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西,因此都会为此组建一支网站分析团队去发现其中的价值。对于数据分析团队人员来说,把数据导入到网站软件分析占据在工作量小于10%,而把剩下的90%的时间用在发现数据中的价值,形成自己的观点从而驱动公司作为改变,这才是数据分析师的价值。
那么,数据分析师们如何实现从数字到观点,以下是我的五点建议:
网站分析软件让分析师去对比连续的数据,例如:按月、按年来比较变成很容易,但是对于一些逻辑上的比较,例如:工作日每天,当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而,最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中,通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标,均值、方差、均方差;
对于一个网站分析师来说,没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑,因为自从这个活动上线后,指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期,开学时间分别是8月、1月、5月),但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。
对于之前讨论的情况,计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著,是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注:如果一个变量符合正态分布,则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说,这个变化超过5%了吗?超过应该给予足够的关注。)
发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间,导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化,你可能需要花很大精力去研究。然而,通过对数据细分(数据行业有一句话:无细分,吾宁死),您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。
你在报告中必须向听众这样一个问题:为什么我需要关心?常规中,分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如,针对季节性的促销活动,网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是,需要多快去实现这些改变,这些改变对于整体的影响,是不可以实现设定的销售目标。
让你的观点/见解可执行的最直接的是服务于一个优化的项目。如果一个项目可以有多个方向或者点可以优化,那网站分析报告中的包括的见解必须可以在很短时间内且产生实际的效果。对于测试少于整体网站流量1%的修改是行不通的,同时对于那些超越公司可控范围内的改变也是不合理的。
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