数据分析简单介绍

绝地灬酷狼 2022-11-15 03:55 203阅读 0赞

# Model 1 #

## 工作模块 ##

### 日、周、月报 ###

#### 日报 ####

1.  各种数据源整理，了解业务现状
2.  培养数据敏感性，比如数据波动
3.  数据波动的解析，提醒业务变更

#### 周报 ####

1.  版本迭代分析
2.  短期分析趋势
3.  为其他PPT背书

#### 月报 ####

> 月报的数据来源大多参考日报和周报

1.  业务梳理
2.  形成指导建议，尤其是对后续迭代的指导
3.  目标评估及战略知道

## 临时数据 ##

> 背景：一般有2种。第一，管理层需要；第二：业务执行人员需要。
> 
> 针对管理层需要，注意以下几点：1、了解背景；2、核对再核对，确定准确性且只能上报一次；3、简单明了；4、反思到思考。
> 
> 针对业务人员执行需要，注意以下几点：1、不一定每次都立刻响应，防止永无止境；2、分析为何要这个数据；3、怎么样闭环

> 案例：掌上生活APP最近上线了一个线下餐饮优惠券功能，产品经理需要快速知道优惠券的使用人数，你怎么做？
> 
> 产：我需要使用人数！
> 
> 程：一顿操作，写sql查给你
> 
> 产：我需要优惠券下发人数！
> 
> 程：又是一顿操作，，查询给你
> 
> 产：我需要优惠券使用频次和每次的消费金额
> 
> 程：永无止境。。。

**原则：坚决不做提数机器**

针对每一个业务单点问题，先追根溯源，建立业务类的分析框架，由点到面，彻底解决该类问题；同时，在此过程中，要不断的利用互惠原理和社交技巧，只给业务方做最核心的需求，其他衍生需求让业务自主动手完成。

上述案例，可以先自己列举需求点，找业务方一次沟通结束。下次的同类需求，可以先排期。

## 常规工作优化 ##

1、机器人发日报，提升效率

2、目标建立（杂事多我们也需要自我清醒）

3、寻求领导帮助（不轻易给自己挖坑填坑）

## 专题分析 ##

### 需求解读 ###

> 大于20%的时间分配再沟通需求上，一定要当面沟通

原始需求—》了解需求—》本质需求

### 建立逻辑树 ###

> 逻辑树的目的是让思路更加清晰

#### 活动前 ####

活动前每天流量效果，流量波动解析

#### 活动中 ####

dau/mau提升

新用户进入

不活跃用户唤醒

活动期间连续访问情况

各类活动效果对比

#### 活动后 ####

新用户的沉淀

换回老用户后续的活跃度

客服数据、活动复盘

## SQL提数及分析 ##

### 撰写报告 ###

1.  90%图 + 10%文（图为主，图标标题说结论）
2.  结论前置（从打开PPT到看每一页PPT都是一个漏斗）
3.  讲故事（报告的逻辑性一定要非常强）

# Model 2 #

## 数据异常排查 ##

### 1、判断是否异常 ###

*  亲自看数据准确性，不要人云亦云
 *  时间轴拉长，看是近期异常（3个月）还是历史异常
 *  看和该指标关联的其他指标是否异常
 *  找到关键人物（产品/数据），提前沟通

### 2、最大概率法则原因归类 ###

*  假期效应：开学季、暑期、节日、当地习俗
 *  热点事件：常规人点如世界杯
 *  活动影响：双11，公司活动
 *  政策影响：互联网金融监管、快递行业实名
 *  底层系统故障：数据传输、存储、清洗异常
 *  统计口径：业务逻辑更改、指标计算方式更改

### 3、原因闭环 ###

*  持续跟进后期数据是否异常
 *  记录、沉淀、文档化
 *  邮件化：只有确任了没问题再发邮件，描述影响范围和主要结论即可

## 数据分析流程 ##

明确问题

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