深入浅出数据分析

深入浅出数据分析数据分析就是仔细推敲证据了解问题-确定问题-分解问题(数据)-评估(做出结论)-决策(建议,结论整合)角色:解决问题和建议决策了解客户,了解信息数据分析总的来说就是认清问题继而解决探索性数据分析:找到一些值得进行测试的假设条件优秀的数据分析师帮助客户思考问题,不会等着客户告诉该做什么,改

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数据分析就是仔细推敲证据

深入浅出数据分析

 

了解问题-确定问题-分解问题(数据)-评估(做出结论)-决策(建议,结论整合)

角色:解决问题和建议决策

了解客户,了解信息

深入浅出数据分析

 

 

 数据分析总的来说就是认清问题继而解决

 探索性数据分析:找到一些值得进行测试的假设条件

优秀的数据分析师帮助客户思考问题,不会等着客户告诉该做什么,改善客户业务,把问题视为机会

确定问题:

  不停地问”是多少”,使问题得到量化

  1.销量提高多少(目标销量是否合理,)

  2.客户人群(消费能力),你的想法(客户)

  3.竞争对手销量情况

  4.对提供数据感到好奇(疑问),如广告和社会营销预算怎么回事

分解问题:

大化小,可管理,可解决的组块

深入浅出数据分析

 

 找出高效的比较因子

深入浅出数据分析

 

 客户确信无疑的观点,你对数据的想法

评估
评估组块的关键就是比较

月份销量比较, 销量和目标比较,单价(降价)销量(目标)比较,

削减(增加)费用和销量(目标)比较

作出自己明确的假设,以自己的信用为自己的结论打赌(最终报告一定要提到自己,让客户确认结论出自何处)

深入浅出数据分析

 

 提出建议:

确保自己的意见传达到位,让客户根据你的意见做出明确的决策(形成分析报表供制定决策)

背景

报告中写下自己和客户的假设

数据解说:

用简单的图形解说自己的结论

建议:

销量相对于目标可能与广告费(变量)相对于从前下降有关

没有充分的数据让我们相信社会网络建设(变量)取得成功

让我们试着将广告费调整到9月的水平(相对销量和目标销量相关的变量影响),观察消费者的

情况,是否达到目标销量目的

 

市场饱和情况(错误的或不完整的信息)

心智模型(客户提供的信息):接受数据,主观的想法

数据是否没有提供消费者的情况,而是”客户”提供的假定

重新确定问题

尽量明确你的心智模型

假设:消费者的喜爱和消费者人群是正确的,什么结果是成立

假设:失去消费者的危险境地,假设会是成立的

了解自己的知识缺陷非常重要

 

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