数据分析
2022-03-10 20:34:58 60 举报
AI智能生成
数据分析是一种通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程。它可以帮助人们更好地理解数据,从而做出更明智的决策。数据分析可以应用于各种领域,如商业、金融、医疗等。在商业领域,数据分析可以帮助企业了解客户需求、优化产品组合、提高销售额等。在金融领域,数据分析可以帮助银行和投资公司评估风险、预测市场趋势、制定投资策略等。在医疗领域,数据分析可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案、监测患者健康状况等。总之,数据分析是一项非常重要的技能,它可以帮助我们更好地利用数据来解决问题并做出更明智的决策。
作者其他创作
大纲/内容
为什么需要数据分析
量化IT投资成效,以数据驱动决策
要提高决策准确性,主要依赖数据论证
通过数据分析验证产品成效
用数据来验证产品功能成效是最有说服力的手段
通过数据分析洞察用户
分析用户需求或者痛点,精细化用户群体
通过数据分析找到机会点
把资源用在刀刃上
数据分析的框架
数据生成
获取数据
数据建模
构建数据模型
数据应用
数据分析 | 数据指标体系设计
用户数据之AARRR模型
获取用户(Acquisition)
提高活跃(Activation)
提高留存率(Retention)
获取营收(Revenue)
传播(Referral)
为数据之UJM+OSM模型
UJM用户旅程地图模型
OSM指目标、策略和衡量
业务数据之指标分层
指标分为业务、产品和流程三个层级
确定指标设计原则
定义关键指标
数据呈现之数据分析方法
漏斗分析
反映用户行为状态
一种重要的流程式数据分析方法
多维拆解
多个维度拆解度量指标
趋势分析
趋势预测
数据监测
对比分析
用于对比同维度间的差异性
快速找出最需要关注的维度指标,把资源用在刀刃上。
帕累托分析
二八定律
将自己的资源尽量投入到头部产品当中,以期产生最大的效益
交叉分析
对比分析从多个维度进行交叉展现
从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因
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