京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如今大数据已经深入人心,哪个企业,哪个找工作的人,如果不说自己懂数据分析,就太落后了,很容易被人鄙视。
现在各种数据分析培训班也越来越多,编程要从孩子抓起。每个公司也都强调自己在做数学分析,每个团队每个产品,也都强调数据分析。
数据分析大有走火入魔之势。我们都知道,月盈则亏,杯满则溢!一味的追求数据分析,到最后会捡了芝麻丢了西瓜!
某某智能音响,现在连语音识别都没识别准确,为了凸显自己技术的牛逼,一次增加一个功能,然后看相对之前带来多少点击的增加。
可笑的是,用户只有几百个,增加功能,带来10个点击的增加。
不建设内容,不提高基本的语音识别。说了十句话,就识别一句,还识别错了,不愧是最不懂人类语言的智能音箱!用户不流失天理不容!
国内一些大的互联网企业,号称技术牛逼,一切以技术为导向!
任何的改变,都要数据精致的数据分析,增加一个功能,多几个字,少几个字,不停的进行分析,一定要用多天数据验证好坏!
而不是考虑是否是用户需要的!我们不否认对任何一次迭代进行数据分析的价值。
其实看很对技术导向的企业、部门,很多都是产品的一点迭代,颜色,字体等。
我们恰恰忽略了产品的本质是要满足用户的需求,如果一个产品不能满足用户的需求,就是增加太多的功能又有何用,只不过是自欺欺人而已。
而我们知道挖掘用户的需求,发现用户需求的痛点在哪,然后通过么什么方式来满足用户的需求。
这个是非常难的,而这个也是被很多企业很多部门忽略的,因为费时费力,变数比较大,还不一定出成果,到最后有可能kpi都完成不了,奖金也没有!特别是大企业,大部门,大领导,更不愿意创新!
数据分析既要着眼于微小的迭代,也要考虑宏观的经济,市场的改变,用户口味的改变。只有把握住大的方向,后面的发力才有着力点!
水能载舟,亦能覆舟!
我们需要数据分析,也需要一套行之有效的思想理论进行指导。就像一把剑,方向偏了,用力越大,偏差越大!
没有数据分析不行,但数据分析不是万能的!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06