1数据分析基本问题

2020-01-02  本文已影响0人  顾十安n

学习内容

数据思维,业务知识,Excel,数据可视化,SQL,统计学,Python

数据分析的结构层次

1 底层数据的收集/产品端收集  数据采集简称为埋点,收集用户在网页端,产品端,客户端等终端的数据,也包括第三方外部数据

用户行为---原始数据(数据库)

2 数据业务化/产品需要什么样的数据?  将收集到的数据转换为可理解可量化可观察的业务指标。单纯的数据没有意义,只有和业务结合才能发挥价值。

原始数据---加工数据  比如把说的话变成文字,深层次提炼出标签

3 数据决策和执行/怎么让产品更好  当从数据中获得了洞察,就需要把洞察转化为策略,这也是包含分析的过程。执行既包含策略的制定,也包括优化和改进。这是持续的。

可视化数据/信息---数据决策

4 数据模型/产品开始自动化和系统化的运营  这是将策略制作成数据应用和产品,当你洞察到数据中蕴含的规律,什么样的额用户喜欢,什么样的商品会被购买,什么样的活动形式会更好,就尝试把这些做成系统。

数据决策---数据产品/应用

5 数据战略/指导未来

当积累了大量的数据,大量的模型,大量的数据应用时,公司级的数据体系已经具备雏形,它不只是数据分析,而是应该将数据变现。

数据工具---数据体系/战略

What  三种核心思维

Why  数据分析的思维技巧

How  如何在业务时间锻炼分析能力

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