京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19