《数据分析思维》读书笔记

2022-07-03 22:14:55   0  举报

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AI智能生成

form豆瓣，内容简介：本书中的24种模型就是一个应对复杂世界的思维工具箱。各行各业、各种需求的所有人都可以根据此书建立专属于自己的思维工具箱，成为一个多模型思考者。它将帮助你整理数据、提取信息、去伪存真，在决策时让你知道选择什么样的模型，选取一个模型还是几个模型。而这是现代高手必备的一种大智慧。

数据

知识管理

思维

认知

分析

作者其他创作

大纲/内容

业务指标

数据分类

用户数据：姓名、性别、年龄等

行为数据：浏览过哪些产品、购买了哪些产品等

产品数据：产品名称、产品类别、评论等

用户数据指标

日新增用户数

活跃率

留存率

行为数据指标

PV（一定时间内访问某个页面的次数）和UV（一定时间内访问某个页面的人数）

转发率：“病毒式”推广

转化率

K因子：用来衡量推荐效果，即发起推荐的用户可以带来多少新用户

产品数据指标

总量

人均

人均付费=总收入/总用户数

付费用户人均付费=总收入/付费人数

人均访问时长=总时长/总用户数

付费

付费率=付费人数/总人数：产品的变现能力和用户质量

复购率=重复购买用户数/付费人数：用户的付费频率

产品

热销产品

好评产品

差评产品

选择指标

好的数据指标应该是比例

根据目前业务重点，找到北极星指标

指标体系和报表

什么是指标体系

指标体系有什么用

监控业务情况

拆借指标寻找当前业务问题

找到下步工作方向

如何建立指标体系

明确KPI找到一级指标（评价公司或部门运营情况的核心指标）

了解业务运营情况，找到二级指标（对一级指标进行拆解）

梳理业务流程，找到三级指标（对二级指标进行拆解）

通过报表监控，不断更新指标体系

需求分析

建立指标体系

设计展示

编写需求文档

报表开发

分析方法

存在的症状

没有数据分析意识

表现为：我觉得、我感觉、我认为

统计式的数据分析

表现为：做了很多图表发现不了业务中存在的问题

只会使用工具的数据分析

分析思维的出发点

是什么

有什么用

如何用

注意事项

5W2H分析方法

what（是什么）

when（何时）

where（何地）

why（为什么）

who（是谁）

how（怎么做）

how much （多少钱）

逻辑树分析方法

将复杂的问题拆解成若干个简单的子问题，像树枝那样逐步展开

行业分析方法（PEST分析方法）

政策（Policy）

对公司有什么影响？

经济（Economy）

决定着公司未来市场能做多大

社会（Society）

一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平

技术（Technology）

外部技术对公司发展的影响

多维度拆解分析方法（A=维度1+维度2+....）

指标构成

子维度1

子维度2

子维度N

业务流程

子维度1

子维度2

子维度N

对比分析法

和谁比较

和自己比：和自己过去的历史数据比较

和行业比：和行业平均值数据比较

如何比较

数据整体的大小

平均值

中位数

某个业务指标

数据整体的波动

变异系数=标准差/平均值

趋势变化

时间折线图

环比

同比

假设检验分析方法（底层思想：逻辑推理）

提出假设：针对要解决的问题提出假设

3个维度（用户、产品、竞争）

4P营销理论（产品、价格、渠道、促销）

从业务流程提出假设

收集证据：证明材料

得出结论：证明假设成立