导图社区 数据分析
在这个数据驱动的时代,企业决策已经离不开数据分析的支持。通过对海量数据的深入挖掘和分析,企业能够洞察市场趋势,把握客户需求,优化产品策略,实现精准营销。数据分析不仅提升了企业决策的效率和准确性,更成为了企业竞争力的关键所在。
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数据分析
01什么是数据分析
数据分析=分析数据→得出结论→做出决策
数据从那里来
日常积累
财务数据 用户满意度资源情况 营业额
埋点
在产品某个固走位置植入 代码,以此来捕获到用户 行为的相关数据
爬虫
通过技术手段抓取网页中 的内容
数据到哪里去
数据库= 多张表 + 各表之间的关系
优势: 1.高性能,处理百万到千万级数据 2.灵活度高,可存储文本,图片,视频等
数据用来解决哪类问题
预测趋势与需求
通过数据收集与分析掌握用户行为和需求,判断市场趋势,针对市场趋势进行产品开发
发现客户痛点
通过数据挖掘和分析,分析客户行为数据,发现客户的痛点和需求,为客户提供更好的产品和服务
竞品分析
通过分析竞争对手的优势和不足,我们可以对比自身的产品和服务,发掘机会优势,提出策略和改进方案
02为什么学数据分析
数据分析为什么热门
数据分析的本质是对业务的支撑
职场硬通货
1)只要有数据的岗位,就需要分析 2)运营,市场,产品,技术,销售,客服等等都需要 3)会→可能吃香,不会→一定被淘汰
数据分析在公司价值
产品部门
数据分析需求:热门产品报名情况如何?不同产品应针对哪类人群?产品应怎么满足用户需求? 数据分析价值:对已有产品进行优化,通过进行用户行为分析,产品营收分析等,为迭代产品提供决策支持
运营部门
数据分析需求:线上&线下营销活动效果怎么样?这一周环比上周报名人数下降原因?通过什么活动设置可提高用户活跃度? 数据分析价值:通过检测数据波动,及时发现问题,并给到处理建议 例如最近一周活跃用户下降,通过数据对多个因素进行分析,找出下降原因,并给到解决方法,从而进一步做出决策
技术部门
数据分析需求:提供业务部门所需数据,定期产出专题报告等 数据分析价值:为其他业务部门提供技术支持,比如定时提供业务部门所需数据,定期产出专题报告等
市场部门
数据分析需求:产品的用户在哪?竞品分析,行业分析,用户画像分析 数据分析价值:通过行业分析,竞品分析来寻求机会,以此扩大产品知名度需求 通过用户画像分析,寻找目标用户,精准抓住用户
数据分析“钱”景
职业发展
初级数据分析
工作内容:要求熟练使用Excel,PPT。针对业务部门提出的需求来做分析,然后用PPT做分析报告 掌握技能:Excel、PPT 常见职位名称:数据专员,数据分析师,数据运营,战略分析,经营分析,市场行业分析等
中级数据分析
工作内容:不仅要会技术还要懂业务,通过监控数据的波动,来发现问题、分析问题,得出结论和提出建议,为公司的决策做支持 掌握技能:Excel、PPT、SQL、可视化工具(PowerBi、FineBi、Tableau等)
高级数据分析
工作内容:通过编程来处理数据,分析数据,建立模型,预测 掌握技能:Excel、PPT、SQL、可视化工具(PowerBi、FineBi、Tableau等)、Python、R语言等
03数据分析需要哪些能力
工具类
分析工具:Excel、SQL、Python等
学习顺序为: Excel→SQL→FineBi→Python
可视化工具:PowerBi、FineBi、Tableau
数据导入商业智能(BI)工具中,就可以快速对数据可视化
数据分析思维
常用分析方法等
1.swot分析法
优势(Strengths) 劣势(Weaknesses) 机会(Opportunities) 威胁(Threats)
2.5W2H分析法
When What Why Who Where How How much
3.smart分析法
明确性(Specific) 可衡量性(Measurable) 可实现性(Attainable) 相关性(Relevant) 时限性(Time-based)
4.对比分析法
5.漏斗分析法
6.假设检验分析法等等
业务知识
常用指标,某行业的业务流程
数据分析是解决具体行业问题,需要从业务的角度出发,了解各个指标以及每个指标间的关系
通用能力类
PPT、沟通能力等
04课程内容
Excel、MySQL、FineBi
班型
数据分析标准班
EXCEL+SQL→2380
数据分析精英班
EXCEL+SQL+FineBi→3580