常见的五种数据分析模型

常见的五种数据分析模型有:PEST 分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P 营销理论模型以及用户行为模型。

数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标是有区别的:

1PEST 分析模型:主要针对宏观市场环境进行分析,从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析,最终得到结论,辅助判断产品或服务是否满足大环境。

25W2H 分析模型:应用场景较广,可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。

3逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析,通过对已知问题的细化分析,通过分析结论找到问题的最优解决方案。

44P 营销理论模型:主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析,通过分析结论,辅助决策近期运营计划与方案。

5用户行为分析模型:应用场景比较单一,完全针对用户的行为进行研究分析。

商业数据分析师的四个层次

一般数据分析师层次有四种:1、要会看数,会取数。 2、要会做数。 3、要会应用。4、要会创造。会看会用才能有效的发挥数据分析的价值。

1、会看数

理解业务后,整理指标框架,为分析目标选择合理的指标,确定指标计算方法,用恰当的表现形式呈现出来,就是通过数据分析师的逻辑思考加数据印证得出的最有价值的观点。

2、会做数

数据分析和数据 产品是两个截然不同的工作范畴,但就像玉女心经一样,需要双剑合璧才能发挥无穷威力。当然同一个人既负责数据产品又负责数据分析,会从头跟到尾最好,这样数据从哪里来用到哪里都非常清楚,可以形成生产数据和应用数据的良性循环,但是人的精力总归是有限的,最终还是要靠团队合力来完成这两项工作。

3、会应用

用2的结论来指出业务需要作出怎样的改变,或者发现了哪些新的机会。如果能结合国内外的竞品、行业趋势,那当然更好啦。

4、会创造

用数据去创造数据,发现新的机会。

电商数据分析常用的方法

做电商数据分析常用的方法,一般有四种:对比分析、转化分析、留存分析、产品比价 。做好合理的数据分析可以帮助更好的调整策略和制定目标。

1.对比分析

横向对比:这里我们要参考竞争对手的成交额,如果你的竞争对手增长了50%呢?这个时候我们就需要一个参考指标。数据时代,我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。

纵向对比:我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来,这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期,有没有下降趋势,当然我们也可以以季度、月或周为单位。

2.转化分析

这里牵涉到一个问题,评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标:

(1)店铺的目标用户数量:一家店铺的成交量,反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。

(2)平均消费金额:店铺每年平均每位用户消费了多少,以此来定位目标人群,确定是否达到盈利的指标。

(3)用户的复购率:判别产品满意度,假如用户购买过一次后,还会购买第二次,说明用户对于你的产品还是很满意的,这样既节省了市场推广费用,用户也会推荐给更多朋友来够买。

根据公司目标用户,确定转化指标。

3.留存分析

我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里,但是经过一段时间后,用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。

我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量,来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活,在一段时期内都是逐渐增加的,以为是非常好的现象,但是如果没有做留存分析的话,这个结果很可能是一个错误的。

4.产品比价

需要我们去搭建一个比价系统,这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额,来制定你自己的策略。

通过对比其他平台的产品来战略性的调整自己的产品,这样就可以避免自己的产品价格调整后,消费者不买账的情况。产品的定价是一件极其重要的事情,如何做到买一送一,买多少减多少的情况下,公司的盈利不受影响,这就需要我们数据分析师起作用了。

如何进行大数据分析与处理

大数据可以通过可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量与数据管理对数据进行一个处理和分析。

1.可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受。
2. 数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点
3. 预测性分析:大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4. 语义引擎:非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理:大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

数据分析需要具备哪些思维

做数据分析需要具备:逻辑思维、向上思维、下切思维、抽离思维以及求同存异思维。分析思维对于一个优秀的数据分析师是十分重要,不同的思维模式对数据先进分析所产生的结果也会有所不同。

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。

对于一个优秀的数据分析师来说,最重要的莫过于分析思维了。对于同样的数据,用不同的思维模式去做分析,导致的结果可能也就不同。

数据分析的思维主要有:

1、逻辑思维,即明白价值链,明白各项数据之间的关系。

2、向上思维,要站在更高的角度去看这些数据,从更长远的角度来看待眼前的数据。

3、下切思维,把事情和过程拆分细化来看待和处理。

4、抽离思维,从旁观者的角度思考数据,用多角度、多方法去看问题。

5、求同求异思维,面对大量的数据,我们要在种种表象背后,找出共同特点,同时也要发现他们不同的地方。

PBA和CBAP的区别

PBA和CBAP的区别:通俗的解释就是,PBA是会商业分析实践(FBA),CBAP是要求有商业分析知识。这就是他们两个的区别。

一张表告诉你他们之间的区别:

证书名称CBAP认证PBA认证
 商业分析知识体系商业分析实践
知识领域本指南包含了商业分析的六大知识领域: 商业分析的规划与监控(Business Analysis Planning & Monitoring),  战略分析(Strategy Analysis)  需求生命周期管理(Requirement Life Cycle Management)  导出与协作(Elicitation and Collaboration)  需求分析和设计定义(Requirement Analysis and Design Definition)  解决方案评价 (Solution Evaluation) 包含了商业分析的五大领域: 需求评估(Needs Assessment)  商业分析规则(Business Analysis Planning)  需求启发与分析(Requirements Elicitation and Analysis)  跟踪和监控(Traceability and Monitoring)  解决方案评价(Solution Evaluation)

数据分析师需要认证吗

数据分析师不需要认证。目前数据分析师不存在任何权威的证,不需要进行考证。目前市面上存在的数据分析师证书都是由培训机构自行认证。比如:ACP,就是由阿里认证的证书。

数据分析师上岗一般企业都不会有证书要求,但是部分企业也会认可一些培训机构的证书,如果确定自己需要考证的话,可以考虑一下ACP,毕竟在国内的互联网企业大家都是向阿里看齐的,阿里认可ACP,那你就考,这样的话帮助会更大一些。

数据分析工具软件有哪些

工具的话有很多,一般数据分析用到的就是ExcelPythonSQL,Tableau以及R之类的。进阶工具看个人需求,最好是都会点。

数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础操作,同时更重要的是一些商业知识架构,能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题,能够为企业解决问题。

很多人都会觉得数据分析师要会很多,要会SQL/R/Python/Hadoop/机器学习/数据清洗/可视化等等,其实你应该看企业需要什么样的人才,你就让自己先变成什么样的人才,企业最需要的人才其实就是能为企业解决问题的人才,所以很多刚刚毕业的同学空有一身工具本领却不知如何施展,找工作时到处碰壁,其主要原因就是因为你没接触过项目,不知道如何把所学的知识运用到真实的企业经营中,那么企业就不会冒着那么大的风险去选择你

数据分析的意义和价值

数据分析工作,通过对真实数据的分析去发现问题,对投资或其他决策是否可行进行分析,使企业杜绝了那些不经分析判断就拍板的“拍脑门”决策。

数据分析工作,不仅能通过对真实数据的分析去发现问题,还能够通过经济学原理建立数学模型,对投资或其他决策是否可行进行分析,预测未来的收益及风险情况,为作出科学合理的决策提供依据。数据分析工作用事实说话,用数据揭示工作现状和发展趋势,改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况,客观地抓住了工作中存在的突出问题,使这些问题无可争辩地反映在面前,促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率,增强了管理的科学性。

数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节,数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中,使得企业数字化转型加快速度。

数据分析必备的工具

R软件、pythonexcel、Tableau、PowerBi是被提到频率比较高的数据分析工具。选择合适的数据分析工具才能让工作更加有效率。

这些工具本身到底有什么特点呢?

ExcelExcel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域,而操作之简单。非常超值享受,功能强大,统计方法齐,全,新

R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

PythonPython是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。

工具不是万能的,业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦!