1.資料分析的戰略思維
1.1 資料分析的目標
對於企業來講，資料分析的可以輔助企業優化流程，降低成本，提高營業額，往往我們把這類資料分析定義為商業資料分析。商商業資料分析的本質在於創造商業價值 ，驅動
企業業務增長。
1.2 資料分析的作用
通過企業或者平台為目標使用者群提供產品或服務，而使用者在使用產品或服務過程中產生的互動、交易，都可以作為資料採集下來。根據這些資料洞察，通過分析的手段反推客戶
的需求，創造更多符合需求的增值產品和服務，重新投入使用者的使用，從而形成形成乙個完整的業務閉環。這樣的完整業務邏輯，可以真正意義上驅動業務的增長。
1.3 資料分析演化論
階段1：觀察資料當前發生了什麼？
階段2：理解為什麼發生？
階段3：**未來會發生什麼？
階段4：商業決策
1.4 資料分析的 eoi 框架
empower助力--核心任務
optimize優化--戰略性任務
innovate創新--風險任務
把公司業務專案分為三類：核心任務，戰略任務，風險任務。以谷歌為例，谷歌的核心任務是搜尋、sem、廣告，這是已經被證明的商業模型，並已經持續從中獲得很多利
潤。谷歌的戰略性任務（在2023年左右）是安卓平台，為了避免蘋果或其他廠商占領，所以要花時間、花精力去做，但商業模式未必成型。風險任務對於創新來說是十分重要
的，比如谷歌眼鏡、自動駕駛汽車等等。
資料分析專案對這三類任務的目標也不同，對核心任務來講，資料分析是助力（e），幫助公司更好的盈利，提高盈利效率； 對戰略任務來說是優化（o），如何能夠輔助戰略
型任務找到方向和盈利點；對於風險任務，則是共同創業（i），努力驗證創新專案的重要性 。
2.資料分析的3大思路
2.1 資料分析的基本步驟
第一步，要先挖掘業務含義，理解資料分析的背景、前提以及想要關聯的業務場景結果是什麼。
第二步，需要制定分析計畫，如何對場景拆分，如何推斷。
第三步，從分析計畫中拆分出需要的資料，真正落地分析本身。
第四步，從資料結果中，判斷提煉出商務洞察。
第五步，根據資料結果洞察，最終產出商業決策。
2.2 內外因素分解法
根據內外因素分解法，我們可以從四個角度依次去分析可能的影響因素。
內部可控因素
外部可控因素
內部不可控因素
外部不可控因素
2.3 doss 思路
doss 思路是從乙個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到乙個規模化解決方案的方式。快速規模化有效的增長解決方案，doss 是乙個有效的途徑。
具體問題
整體影響
單一回答
規模化方案
3.資料分析的8種方法
3.1 數字和趨勢
3.2 維度分解
3.3 使用者分群
3.4 轉化漏斗
絕大部分商業變現的流程，都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的資料分析手段之一，無論是註冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到後還原使用者
轉化的路徑，分析每乙個轉化節點的效率。
其中，我們往往關注三個要點：
第一，從開始到結尾，整體的轉化效率是多少？
第二，每一步的轉化率是多少？
第三，哪一步流失最多，原因在什麼地方？流失的使用者符合哪些特徵？
3.5 行為軌跡
3.6 留存分析
3.7 a/b 測試
3.8.數學建模
運營必須掌握的四個資料分析思維
對於運營資料分析，我相信很多小夥伴會存在以下問題 面對異常資料經常出現 好像做了什麼？好像發生了什麼？所以可能造成了影響 的主觀臆測？面對資料包表，不知道該怎麼分析？不知道該分析什麼？資料分析作為運營最基礎的一項技能，你是否真正的將其價值發揮出來，合格的運營一定是資料驅動運營，而非運營驅動資料！從單...
資料分析 運營 資料異常的排查方法
如果老闆問你最近日活量 或者其他指標 出現下降 異常，是什麼原因？資料異常主要從兩個大方向進行排查 資料是否有問題？業務是否有問題？針對這兩個方向，可以將資料異常排查分為以下幾個步驟 1 親自檢視資料準確性，不要人云亦云 2 時間軸拉長，看是近期異常 3個月 還是歷史異常 3 看和該指標關聯的其他指...
小論資料分析的方法及思維
此文已由作者吳彬彬授權網易雲社群發布。我們在生活中，會經常聽說兩種推理模式，一種是歸納 一種是演繹，這兩種思維模式能夠幫助資料分析師完成原始的業務邏輯積累，在此基礎上快速定位業務問題，提公升分析效率，但是對於剛入門的資料分析師，在專案經驗不足的前提下，如何快速完成專案的分析報告？這裡引進一種外展推理...