数据分析基本理论

数据分析基本理论、集中趋势：平均数、中位数、众数、极端情况：最值（最大值、最小值）、比值：比率、比例、相对位置：百分位、四分位、离散程度：方差、标准差。

《数据分析基本理论》

• 分析和解决问题四层次
  • 描述性分析：过去发生了什么？
  • 诊断性分析：为什么会发生？
  • 预测性分析：将来可能会怎样？
  • 规范性分析：我们应该做什么？
• 数据分析解决问题三步骤
  • ①发现和澄清问题：运用数据分析找到问题
    • 对比分析
      • ①对比什么数据（What）：数据来源-4
        • KPI关键绩效指标
          • 部门KPI
          • 个人KPI
        • 工作流程中的数据
        • 相关行业报告/行业分析的数据
        • 平常处理的数据
      • ②怎么对比（How）：统计指标-5
        • 集中趋势：平均数、中位数、众数
        • 极端情况：最值（最大值、最小值）
        • 比值：比率、比例
        • 相对位置：百分位、四分位
        • 离散程度：方差、标准差
      • ③和谁对比（Who）：对比对象-3
        • 历史对比
          • 同比：不同周期、同一时间点的对比
          • 环比：同一周期、相邻时间段的对比
        • 横向对比
          • A/B测试
            • 步骤-6
              • ①确定测试目的
              • ②找到关键因素，建立假设
              • ③确定试验样本
              • ④确定实验周期
              • ⑤开始测试
              • ⑥获取数据，进行对比
            • 注意-3
              • 样本数量过少，无法排出偶然因素影响
              • 样本必须有效，调查样本要能代表总体
              • 试验时间周期不宜过短，使数据趋于稳定
        • 外部对比
          • 获取数据-3
            • 运用爬虫工具
            • 行业报告
            • 建立行业人脉
  • ②分析和拆解问题：运用数据思维把大问题拆解
    • 拆解分析
      • 流程拆解（分析对象的流程环节）
        • 行为轨迹分析
          • 优化环节
          • 优化路径
        • 漏斗分析