深入浅出数据分析

深入浅出数据分析数据分析就是仔细推敲证据 了解问题-确定问题-分解问题(数据)-评估(做出结论)-决策(建议,结论整合) 角色:解决问题和建议决策 了解客户,了解信息 数据分析总的来说就是认清问题继而解决 探索性数据分析:找到一些值得进行测试的假设条件 优秀的数据分析师帮助客户思考问题,不会等着客户告诉该做什么,改

数据分析就是仔细推敲证据

深入浅出数据分析

 

了解问题-确定问题-分解问题(数据)-评估(做出结论)-决策(建议,结论整合)

角色:解决问题和建议决策

了解客户,了解信息

深入浅出数据分析

 

 

 数据分析总的来说就是认清问题继而解决

 探索性数据分析:找到一些值得进行测试的假设条件

优秀的数据分析师帮助客户思考问题,不会等着客户告诉该做什么,改善客户业务,把问题视为机会

确定问题:

  不停地问”是多少”,使问题得到量化

  1.销量提高多少(目标销量是否合理,)

  2.客户人群(消费能力),你的想法(客户)

  3.竞争对手销量情况

  4.对提供数据感到好奇(疑问),如广告和社会营销预算怎么回事

分解问题:

大化小,可管理,可解决的组块

深入浅出数据分析

 

 找出高效的比较因子

深入浅出数据分析

 

 客户确信无疑的观点,你对数据的想法

评估
评估组块的关键就是比较

月份销量比较, 销量和目标比较,单价(降价)销量(目标)比较,

削减(增加)费用和销量(目标)比较

作出自己明确的假设,以自己的信用为自己的结论打赌(最终报告一定要提到自己,让客户确认结论出自何处)

深入浅出数据分析

 

 提出建议:

确保自己的意见传达到位,让客户根据你的意见做出明确的决策(形成分析报表供制定决策)

背景

报告中写下自己和客户的假设

数据解说:

用简单的图形解说自己的结论

建议:

销量相对于目标可能与广告费(变量)相对于从前下降有关

没有充分的数据让我们相信社会网络建设(变量)取得成功

让我们试着将广告费调整到9月的水平(相对销量和目标销量相关的变量影响),观察消费者的

情况,是否达到目标销量目的

 

市场饱和情况(错误的或不完整的信息)

心智模型(客户提供的信息):接受数据,主观的想法

数据是否没有提供消费者的情况,而是”客户”提供的假定

重新确定问题

尽量明确你的心智模型

假设:消费者的喜爱和消费者人群是正确的,什么结果是成立

假设:失去消费者的危险境地,假设会是成立的

了解自己的知识缺陷非常重要

 

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