iis发布网站页面出问题,商标注册查询设计类型 vi设计生成,网站首页背景图片,小程序加盟代理平台大家好#xff0c;我是Z哥。首先说明一下#xff0c;今天不卖课程哈#xff0c;就单纯聊聊我在做数据分析时的一些经验。在如今这个数据爆炸的时代#xff0c;我们每天不管是主动还是被动#xff0c;都会面对大量的数据扑面而来。如果有较好的数据分析能力#xff0c;不管… 大家好我是Z哥。首先说明一下今天不卖课程哈就单纯聊聊我在做数据分析时的一些经验。在如今这个数据爆炸的时代我们每天不管是主动还是被动都会面对大量的数据扑面而来。如果有较好的数据分析能力不管是对你的生活还是工作都将带来巨大的帮助。因为你比别人拥有更好的“洞察力”看到别人看不到的信息这些信息可以帮助你更好地做出决策。很多人做数据分析的时候经常会遇到一个问题面前摆着一堆海量的数据但是不知道怎么分析从何下手以此来得到一些有用的结论。我最开始也深受这个问题的困扰想了好久才明白这里的问题所在所以今天我把我思考后的思路分享给你希望能对你有所帮助。一个合理的数据分析思路不但可以帮助你高效地获得对你有价值的信息还能提高结论的准确性。我的思路其实是一个构建「点-线-面-体」的过程主要分为以下六个步骤。/01 带着目的/如果你会觉得无从下手大概率是因为目的不明确或者说缺少目的。没有目的何以解决问题寄希望于某个牛逼的方法能够“点石成金”但是谁来告诉你这个方法呢靠上帝吗这个道理说透了其实很容易明白但现实却是很多人陷在数据的海洋中无法自拔认为先收集足够多的数据然后再分析就能从中得到一些有价值的结论。这个逻辑其实你细想一下是有问题的因为不同的人看待同样的数据得出的结论往往是不同的。因此如果你没有清晰的目的再多的数据也没有意义。所以先确定目的就是先明确「点」只有有了「点」我们才能继续延伸去构建我们的「线面体」。目的一般分为以下两种。找原因。当前面临一些问题从数据中找出相关因素。找规律。从数据中提炼出一些规律趋势帮助未来做决策。所以不妨先明确一下你是要找原因还是找规律比如我们分析网站访问量为什么下滑。很明显这个目的是「找原因」。/02 分解目的/明确了目的就有了一个大方向剩下的就是分解目的。分解目的的方法论有很多MECE、5W2H 等等都可以。按照 MECE 法以「不重叠、不遗漏」的方式将数据分析的目的拆解成多个子问题。5W2H 法很常见就是what、why、when、where、who、how、how much。还有一个我觉得很好用的方法论从 GrowingIO 那学来的。就是一个「业务目标 * 业务流程 * 业务场景」的三级结构。先列出业务目标然后展开每个目标的流程再展开流程上的每一个环节对应的场景场景中蕴涵着关键指标。这个方法其实一次性就把「线面体」的大框架构建完了。在我们的案例中影响访问量的因素有很多对于这个目的的分解用 MECE 方法更合适。我们也可以用思维导图来实现。/03 验证子问题/通过 MECE 方法将目标分解完之后其实就已经把「线和面」构建完了接下去就是最后一步构建「体」。构建「体」的过程其实就是思考如何验证其中的每一个子问题。怎么验证先建指标。现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话如果你不能衡量它那么你就不能有效增长它。所谓衡量就是需要建立统一的标准来定义和评价。你认为的不错别人不一定这么认为老板可能还认为很糟糕。所以建立指标的目的其实就是统一口径使得同一份数据能让更多人得到一致的理解。建立和使用单一指标是数据分析的第一步接下来你需要建立指标体系因为孤立的指标发挥不出数据的价值。一个还不错的指标体系至少要满足以下三点有三个以内的核心指标。核心指标不仅仅是数字是所有人需要盯着看去努力的。就像销量和销售额用户数和活跃用户数大多数情况下后者都比前者重要。指标之间存在关联性。单一指标至少有两个以上维度。比如同比、环比等指标体系没有放之四海而皆准的模板不同业务形态有不同的指标体系。移动 APP 和网站不一样SaaS 和电子商务不一样低频消费和高频消费不一样。比如婚庆业务不需要考虑复购率指标互联网金融必须要风控指标电商领域里的用户需要分为卖家和买家而且他们的指标各不一样。对我们上面的案例摆上指标后大致是这个样子。/04 清洗数据/好了「体」建设完之后接下来就是把数据填入进去了。但是在复杂的数据分析场景下我们可能在数据填入之前还要做一件事。由于在实际的业务场景中原始数据可能会来自于各个内部以及外部系统。指标口径对不上总会出现不一致、重复、不完整、存在错误或异常的数据。因此需要通过一些额外操作对这些数据做清洗得到符合我们要求的原始数据。我们这里不讲太技术性的东西。从逻辑上主要做以下几件事。数据清洗去掉噪声和无关数据数据聚合将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中数据转换把原始数据转换成为适合做分析的数据格式。/05 用数据验证/好了框架搭好了原始数据也有了。剩下的就是通过数据来验证猜想了。怎么验证呢这里我又要给出一个大杀器了就是多用「演绎法」而不是「归纳法」。虽然这俩这都属于逻辑思维但是归纳法有一个很大的问题因为我们不可能观察到某个事物的所有影响因素所以归纳法得出的结论是不一定是正确的。比如某个指标下降了 5 %真的是个不好的情况吗不一定如果行业下降了 20 %你才下降了 5 %这就是一个还不错的结果。而演绎法的本质是找到发生变化的原因如果某个原因在未来还会继续存在那么可以支撑某个结论。比如行业为什么下降了 20 %导致下降的原因未来是否还会存在如果这些因素无法消除那么未来继续下滑是在预期之内的。/06 保持迭代/当你形成了一套自己的数据分析体系之后还不能一劳永逸需要保持迭代。因为在业务的不同时期我们关注的点会不同。比如在业务的初期我们会更多关注流量、转化率这些但到了成长期以及成熟期之后还需要关注用户活跃度、复购率等等数据指标。好了这次就聊这么多。惯例总结一下。这篇呢Z 哥和你分享了我在数据分析上的一些经验。我的思路其实是一个构建「点-线-面-体」的过程主要分为以下六个步骤。带着目的分解目的验证子问题清洗数据用数据验证保持迭代希望对你有所帮助从本质上看真正要做好数据分析这件事本身对一个人商业理解、业务能力有很高的要求。因为只有有了这些能力我们才能知道我需要哪些数据才能识别出哪些数据是对我有用的以及我可以如何运用这些数据。这些对数据分析有着事半功倍的效果。引用一张 GrowingIO 的图分别展现了数据分析相关工作的投入产出比。可以看到看上去越偏技术性的工作其实产生的单位价值反而更低。所以你知道该怎么做了吧推荐阅读对DDD的常见误区如何摆脱「自我否定」状态原创不易如果你觉得这篇文章还不错就「点赞」或者「在看」一下吧鼓励我的创作 也可以分享我的公众号名片给有需要的朋友们。如果你有关于软件架构、分布式系统、产品、运营的困惑可以试试点击「阅读原文」
