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数据分析

在一篇文章中理解数据分析的过程和方法

发布时间:2020-09-10 浏览:119

一文读懂数据分析的流程和方法论

一文读懂数据分析的流程和方法论

一文读懂数据分析的流程和方法论

一是从效果上分析影响因素,二是从过程上预测对注意力目的的影响。“线”的分析体现在分析模型的构建和数据分析操作中各指标的相关性。

面子在“直线”分析的基础上考虑外部因素“点”,形成更为详细的目的分析考量。根据一线和多点分析的考虑,辐射的影响和考虑大于点和线,在点线分析一体化的基础上引入了对操作场景的考虑,使不同数据场景的操作过程,简单地说就是一个场景代表一个面。

明面的分析方法要从应用场景的角度考虑,要综合考虑各方面的影响因素。因为有了“面”,才有了数据的刻画和场景。

也是对销售情况的分析,内部受营销力度、人员激增等一系列因素的影响。但在市场情况下,也会受到同业或同产业链辐射的影响。一些企业会将市场行情纳入分析监测。

多面体。如果面子考虑的是影响门店效果和目的的各种因素,那么身体则是从多方面的角度出发,可以从“旁观者”的角度来看待整个分析“身体”,更强调整体的观点。它是对整个分析系统的认识,是点、线、面的综合集成,是完整的数据操作系统。

点、线、面、表现四位一体的方法论是一个渐进的过程,是一个由简单到庞大、由局部到全局的业务场景分析过程,是一种运用数据操作的思维方式。

业务分析过程

一文读懂数据分析的流程和方法论

明确分析目的“梳理业务主体分析思路”“构建分析指标体系”“收集数据”“处置处罚数据”“制作分析模板”可视化治理。

结合业务明确分析目的

分析要有针对性、有偏颇。无论是分析我们现在面临的一个问题,还是梳理整个商业形势,还是对未来的某个指标进行预测和监测。简单来说,就是解疑释惑、监测预判,目的是提效率、提收益。

明确目的之后,需要理清思路,怎么理清?如果要分析近一个月销量普遍下滑的原因,就要自下而上还原整件事的希望历程。购买环节涉及交易量、客单价、折扣率,再分为各类产品;浏览环节涉及页面浏览量、PV/UV;用户维度及其他流失率、活跃度、复购率等。将分析的目的分解为几个不同的分析点,确定每个分析点的分析方法和详细的分析指标。

构建分析指标体系

构建分析指标体系,就是要从整体上进行分析,把分析框架系统化,明确每个点是什么指标。任何分析路径都可以与指数对应(尽管现实中不会有如此完美的系统)。

以电子商务为例,遵循“人货场”的思维逻辑。常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞争对手、会员等,商品则可以进一步细分为库存、利润和相关销售分析。在整个业务分析体系中,确保系统化,也就是先分析什么,再分析什么,让各个分析点之间有逻辑关系,分析效果有说服力。

如何取数?

SQL是最基础的数据库语言,无论数据库、数据栈、大数据平台,都需要掌握。

蜂巢和星火都是基于大数据的。HIVE可以将结构化数据文件映射到数据库表,并通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。

处罚数据清理处置

原始数据来自各个业务系统,指标口径不对。总会有发散、重复、不完整(感兴趣的属性没有值)、错误或异常(偏离期望值)。这些可以通过

数据清理:去除噪声和不相关的数据

数据集成:合并来自多个数据源的数据并将数据存储在一致的数据存储中

数据转换:将原始数据转换为适合数据挖掘的形式

数据约简:数据立方体聚合、降维、数据压缩、数值约简。视点离散化、层次化等。

制作模板和。可视化显示

分析模板通常使用Excel或报表工具。如果业务单元设置了数据分析岗位或集团有特定的数据中心团队,则通过搭建BI平台来完成针对性的业务分析。

使用常规Excel或传统报表工具,您可以将图表粘贴到PPT中。说到Excel的高级功能,需要学习VBA和数据透视表,但Excel适用于已经处置和处罚的产品数据。当涉及的数据量较大或数据库链接频繁时,一些带界面的数据可视化工具或报表工具比较合适。