京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
刚入门数据分析,学了好几个软件,学了好多个模型,但是不是还有问题困扰着你呢?
1. 你是不是接触到N多数据,却一脸懵B,啥都分析不出来?
2. 即使分析出来了一堆结果,却不知道如何解读?
3. 可视化报告一塌糊涂,决策层完全不懂你分析的结果?
这三个问题咱们先存疑,后面会给大家一个满意的答复。
玩过吃鸡的朋友应该知道,这个游戏玩法多样。你可以当伏地魔一直苟进决赛圈,你也可以通过高超的枪法钢到吃鸡。经验丰富的小伙伴更是知道什么情况用什么武器,并且准确的预测到最后缩圈的位置。
新手刚入门,玩了几局之后就会想到这几个问题。
l 飞机嗡嗡地,我到底跳哪里比较安全?
l 我是该苟着不动,还是应该出去猛干?
l 是该单打独斗还是跟队友一起配合?
l 毒来了我跑不过毒怎么办啊?
l 什么武器最有用?
l 近战适合使用什么武器,狙击适合使用什么武器呢?
l 最后的毒圈一般会在哪里呢?
上述的分析思路你认可吗?其实每个问题与数据分析相关。
l 飞机嗡嗡地,我到底跳哪里比较安全? ——前五分钟内死亡坐标的区域热力图
l 我是该苟着不动,还是应该出去猛干?——横:击杀人数,纵:吃鸡概率条形图
l 是该单打独斗还是跟队友一起配合?——横:助攻,纵:吃鸡概率 条形图
l 毒来了我跑不过毒怎么办啊?——横:吃鸡概率,纵:是否乘坐过车辆条形图
l 什么武器最有用?——横:被击杀人数总和,纵:击杀的武器类型 条形图
l 近战适合使用什么武器,狙击适合使用什么武器呢?横:武器类型,纵:被击杀的人数 条形图
l 最后的毒圈一般会在哪里呢?——最后毒圈位置坐标的区域热力图
如果你玩过吃鸡,即便你不懂数据分析,这份数据分析报告的分析思路你也一定可以看懂。这几个问题实际上意味着我们要懂这份数据源的各项指标的含义(横纵坐标的含义)。
我们再回头看第一个问题:“你是不是接触到N多数据,却一脸懵B,啥都分析不出来?”
当你拿到一份全新的数据源,第一时间去了解各项指标的含义,理清楚思路。让自己不再懵逼,不再头大。
接下来我们回答第二个问题,
分析出来了一堆结果,却不知道如何解读?
答案:我们要明白这份数据源分析背后的业务/商业逻辑(分析思路是啥意思,为什么要做这个分析)
我个人觉得,这个问题是一个很严肃,并且关系到你职业生涯的一个问题。说白了你要构建自己的商业思维。业务sense是非常重要的能力,这需要你多积累经验,要多看一些商业案例和优秀的数据分析报告。对于新手而言,分析框架是一个很好的东西,本来商业价值就是用户做出一系列动作之后实现的,都是有章法可循的,明白了其中章法,就不会出现过于依赖自己的经验和感觉,从而出现思维枯竭的情况了。并且你在分析出结果之后,因为你了解每一个指标的含义,又了解到和业务结合时需要关注哪一项指标,应该如何提升/降低这项指标,提升/降低指标会对公司业务造成哪些影响,所以你再做解读结果并且出分析报告的时候,就知道自己应该侧重写那些内容了。
举个例子:某家公司的领导发现公司对于潜在客户的收集和分析非常缺失,比较影响公司的营业额。需要你做一份分析。这个时候如果你的经验足够丰富,你会想到从销售的角度出发,去相关网站爬去数据,通过地域、规模、员工人数等方面去分析,最终找到了最有可能购买公司产品的潜在客户。
当然这是一个很简单的例子。但是,如果一个分析师对销售,对公司业务完全不了解的情况下,还能做的出来吗?
第三个问题,分析报告一塌糊涂,决策层完全看不懂?
答案:从公司的战略入手,巧用可视化工具并与解读结果结合。
很多数据分析师在一开始入职,仅仅把自己当做一个职场员工来工作。没资格也没有必要考虑公司战略的问题。可是领导需要你出报告的时候,他就是想让你告诉他在公司现在的发展阶段,怎么让公司利润最大化。
所以一个数据分析师最本质的价值就是去用数据驱动业务增长。
而每一项业务本质上是公司整体战略的支撑,
你要充分理解公司的战略,并学会如何从战略层面思考工作。
举个例子,公司在快速扩张的时期,所有的业务目标就是为了快速壮大。而你这个时候去研究如何降低公司成本,及时你的数据分析结果在准确,给到的建议最清晰,但对当下发展的公司而言,作用几乎为0 。
另外一点很重要的是,巧用可视化工具。目前市面上可视化工具还是比较多。有自主研发的一般是人家公司的产品,要收费的。也可以用Tableau,Excel BI等。学好一款可视化工具,可以让你的报告更加美观,更加专业。
以上三个问题的答案你都清楚了吗?希望大家可以月薪翻倍年薪翻倍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 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 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08