PM_003_数据分析之道--part1
2022-03-10 11:36:11 32 举报AI智能生成
so much too lay
作者其他创作
大纲/内容
Backing Ground
悲观者往往正确，而乐观者往往成功
三步
数据分析之道是战略(top)
数据分析方法论是承上启下的法门(mid)
数据分析工具是基本(base)
数据驱动增长
从碎片化的需求当中，结合资深和外部资源，
将底层逻辑思维收拢归纳，精细化解决问题
将底层逻辑思维收拢归纳，精细化解决问题
数据质量负责
数据追踪负责
数据服务可靠性负责
数据分析能力
1、软硬能力
核心能力：抽丝剥茧、总结规律、解决问题的思维方式能力
2、工具技术
学各种SQL、Python/R等数据分析工具
3、目标
能否解构问题的思维方式、追本溯源，寻找规律-提升业务的最优解
不能单纯的取数/做表/写报告
数据分析应该对业务有实际的指导意义
并结合业务痛点去发现问题并解决问题
解构数据分析
数据
数据是基础
单纯的数据并不能创造价值
数据的本质还是数值，
属于最后结果的一中表现形式
属于最后结果的一中表现形式
分析
分析是主导
分析和决策才能创造价值
if change the result,
find reason and change it
find reason and change it
知行合一
思维方式大于实践方法
理论VS实践
思维方式
业务目标及调研+思维逻辑+创新方法+可视化
实践方法
数据汇总统计+统计使用+可视化
数据分析内容
数据分析五部曲
是什么，是多少，为什么，会怎样，又如何
是什么
建立数据标准
是多少
数据描述状况
为什么
探索问题原因
会怎样
预测业务走势
又如何
综合判断情况
数据的特性
数据概念内涵
随着科学技术发展，包含越来越广泛
数值，文本，声音，图像，视频
数据特性
统一性
统一口径、计算逻辑、数据管理流程都一致
安全性
数据是否会泄露、无敏感数据
时效性
有些数据随着时间推移，价值越来越小
准确性
错误的数据会导致决策的失败
分析的本质
分析的思维过程：what-why-if-how
子主题
发生了什么？
追溯过去，了解真相
为什么发生？
洞察事物发生的本质，寻找根源
未来是否可能发生？
掌握事物发展的规律，预测未来
我们应该怎么做？
基于上面三者，帮助确定
数据分析能力
1、通关心态：德雷福斯模型
子主题
2、综合能力
子主题
3、主动发现问题、解决问题、抗压能力
数据分析方法
数据分析方法其实有很多，包含战略与组织、营销、人力资源、
生产管理、财务管理、供应链管理等等方面。
生产管理、财务管理、供应链管理等等方面。
子主题
1、战略组织
子主题
2、市场营销
子主题
3、人力资源
子主题
4、生产管理
子主题
5、财务管理
子主题
6、供应链管理
子主题
数据分析指标
指标定义
指标是由维度和度量组成
是描述一个数据统计业务的最小逻辑单元
量化及拆分指标是数据分析的灵魂
流程
1、明确分析目标
2、确定数据指标上升or下降
3、决策分析目标导向
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职业：KFC
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