数据分析学习路线
2024-08-28 09:01:25 2 举报AI智能生成
数据分析学习计划是一个系统性的规划，用于指导个人或团队在数据分析领域的学习和发展过程。这样的计划通常包括学习目标、学习资源、学习方法、实践项目以及评估和反馈机制。一个良好的数据分析学习计划可以帮助学习者逐步提升数据分析技能，从基础的概念到高级的实践，实现个人或团队在数据领域的职业发展目标。自学数据分析的两大阶段，培养数据分析师的基础技能。在学习数据分析之前，一定要对自己想要进入的行业有个定位,因为不同行业的数据分析师使用的工具和侧重点都大不相同。
作者其他创作
大纲/内容
明确分析业务问题
通过具体的数据分析目前业务存在的问题
通过数据优化提升业务指标
通过历史数据挖掘规律。预测业务未来发展方向
拆解核心问题指标
把要解决的问题分解为多个小问题
例如:要完成100万访问,拆解为新老用户分别多少?各个架道多少?
调取数据及分工
根据问题调取数据。并对础数据字段加工，把它们变或可衡量的数据指标
工具
python
excel
sql
用数据分析方法诊断问题
漏斗模型
能科学评估业务过程,从起点到终点,各个阶段的转化情况
用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括，活跃分析、留存分析、用户分群、用户画像等
对比分析
通过相同维度指标对比，发现业务不同阶段存在的问题
聚类分析
RFM模型定最常用的聚类分析法
同期群分析
一个图表就能用户的流失/留存情况
来源分析
流量红利消失，如何有效标注用户来源至关重要
埋点分析
方便分析用户行为
表单分析
优秀的表单设计对转化率起到重要作用
数据结构呈现
分析结构以图表等简洁形式展现
重点注明通过分析结论从而发现怎样的业务价值或问题
如何改正已有问题,或是更好的延续业务价值
数据分析(案例)
明确分析业务问题
通过用户行为分析,找到优化平台活动的策略，提升转化率”
拆解核心问题指标
纵向
用户的日活跃和周活跃时间有什么规律吗?
用户从浏览到购买的整体转化率如何?
深向
用户从浏览到购买的路径是怎样的?
哪个折扣区间的商品最受欢迎?
用户喜欢什么类目，哪些商品?
调取数据及分工
数据收集
通过python拉取近3个月的用户行为数据，包括刘览、收藏、加购、下单、购买次数、购买商品类型、访问路径等等。
数据处理
通过python或其他工具处理(清洗、校对数据的准确性和完整性)拉取出来的数据并做成可视化图表等形式
用数据分析方法诊断问题
用户活跃分析
从可视化图表明显看出用户每周最活跃时间在周六日
每日活跃高峰在21点左右
用户行为漏斗分析
对用户购买行为进行分析，从浏览加购物车-收藏下单购买转化率为2.3%
用户路径分析
路径1: 浏览→购买:转化率1.45%
路径2: 浏览→加购物车→购买:转化率0.33
路径3: 浏览→收藏→购买:转化率0.1199%
路径4: 浏览→收藏→加购物车→购买:转化率0.03%
折扣商品分析
折扣区间在7折的销售转化率是0.7%，折扣区间在8折的销售转化率是1%，
折扣区间在9折的销售转化率是1.3%
用户喜好的商品分析
口罩、手套、消毒液3个类目商品转化率最高
数据结果呈现
结论
用户高度活跃时间均处在休息时间，整体转化率23%，购买路径越长，转化率越低,折扣对用户购买决策影响不明显，刚需用品才是他们的最爱。
后续优化方向
活动上线时间可考虑集中在用户活跃的周末或是工作日晚上
重点优化用户购买路径，以提升整体转化率
给用户推荐可能喜欢的商品，以刚需商品为主，促使用户复购，流量回流平
折扣活动可将刚需商品捆绑其他商品组合销售，以提升下单率
数据分析阶段
描述现状
根据数据指标，清晰星现工作结果，能通过数据告诉老板发生了什么。
初阶运营必备的能力要求(月薪8k)
诊断问题
根据数据找出业务的本质问题，能通过数据告诉老板为什么发生，比如能利用数据能诊断业绩下降的原因。
中阶运营必备能力要求(月薪16k)
业务预测
会使用工具建立模型，预测会使用工具建立模型，预测规划未来一个季度或1年的业务发展。
高阶运营必备能力要求(月薪30k以上)
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