导图社区 数据思维到业务实战
数据思维到业务实战,主要包括:如何用数据分析问题、如何确定问题、什么是数据思维三部分内容。
时间管理-读书笔记,通过学习和应用这些方法,读者可以更加高效地利用时间,重新掌控时间和工作量,实现更高效的工作和生活。
本书是法兰教授的最新作品之一,主要阐明了设计史的来源、设计史现在的状况以及设计史的未来发展可能等三个基本问题。通过对设计史学科理论与方法的讨论,本书旨在促进读者对什么是设计史以及如何写作一部好的设计史等问题的深入认识与反思。
《计算机组成原理》涵盖了计算机系统的基本组成、数据的表示与运算、存储系统、指令系统、中央处理器(CPU)、输入输出(I/O)系统以及外部设备等关键内容。通过这门课程的学习,学生可以深入了解计算机硬件系统的各个组成部分及其相互之间的连接方式,掌握计算机的基本工作原理。
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数据思维到业务实战
如何用数据分析问题
拆解分析
1、分类
相互独立,安全穷尽(mece)
维度:产品、组织架构、用户
2、公式
拆解至不可再分
拆解结果通常为值,不是xx率
3、流程法
关注关键节点
不要切换视角
如果某一视角流程较短,则需要转换视角,如贷款,从客户角度转换为银行视角
4、模型法
4p
swot:团队分析
AARRR:获客
黄金圈:what,why,how,报告输出
分析框架系统诊断
1、宏观:咨询公司
2、中观:解决方案,日常工作
3、微观:分析原因,
问题界定
问题拆解
提出假设
头脑风暴
没有批评和否定
yes,and
数据验证
内部数据
外部数据
结论呈现
1、业务假设数据全部罗列
2、重新分类和排序
递进-时间顺序
并列-占比权重
3、只留下重要的几个
如何确定问题
准确描述问题的过程
1、列出实际情况(数据),重新定义问题
2、写出目标结果(数据)
3、最后确定二者差异(数据对比)
什么是数据思维
量化思维
数据丈量一切
难点
难以获取
没有相关数据
怎么办
消除物理盲点-快速预估
找到数学模型,计算公式
抽样
敢于不精确
消除逻辑盲点
制定评估标准
what
结果指标-有无增长
过程指标
关注点有无增长
是否监控到
反向指标-和结果指标定义方向相反,如退货
how
1、真实度量业务结果,而非能找到的指标
2、聚类选择特征指标:招行hello Kitty信用卡
3、加入反向指标
4、评估满足派生指标标准,不能用长远,好,坏高低描述
对比分析
怎么比
环比
同比
增长率
比的结果
正常波动-范围内可忽略
1、自然波动范围内
2、上下游浮动一致—上下游指标
3、历史波动范围内—通过足够长的时间进行原因排查
异常波动