数据分析实战

一、业务问题定义与指标体系搭建

（一）数据分析岗位核心能力

1、简历关键词：AB test、策略评估、用户分层、指标体系等偏业务词

2、比赛：数据建模比赛、数据挖掘比赛

3、对数分工作有一定了解，进来就能做事

4、性格：聪明、开朗、皮实

5、综合素质高，聪明，对业务有理解，沟通能力好

6、数分实习要求：SQL（excel、可视化）、统计学基本知识点、泛业务思维、工程能力（机器学习模型）

（二）指标

1、什么是指标？

• 定义：衡量目标的方法，构成要素有维度+汇总方式+度量

2、好的指标 = 可比较（增量>全量，优先比率/比例，慎用绝对值） + 预见性（领先>滞后） + 行动导向（过程型 > 结果性）

3、老板的视角看什么指标？

• 指标的作用是让当前的业务可描述、可度量、可评价

（三）北极星指标

1.定义：衡量企业核心价值实现程度的关键指标，和企业商业模式深度绑定，用于衡量产品的成功与否，指导团队的所有决策

2.五个标准：用户获取的核心价值、产品的商业目标、指标与公司发展相关、简单直观、先到指标

3.分类：

（1）交易驱动型业务

• 商业模式：通过促成交易来获取佣金

（2）内容驱动型业务

• 商业模式：广告、会员付费

（3）服务驱动型业务

• 商业模式：提供专业服务获取订阅费（to B）

（4）工具型业务

• 商业模式：通过工具使用、广告或会员收费

（四）搭建指标体系

1.定义：将零散的指标具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点问题

2.作用：

（1）宏观决策支持

（2）微观问题洞察与运营指导

（3）同意口径降低内部沟通成本

（4）建立指标之间因果关系

3.OSM模式（企业视角）：业务目标、业务策略、业务度量

4.UJM模式（用户视角）：了解平台、逛、引起兴趣、付费、分享、复购

5.AARRR模型（产品视角）：获客、促活、留存、变现、推广

6.方法一：OSM目标拆解+UJM用户行为流程（变：OSM目标拆解+AARRR运营流程）

7.方法二：指标分级法：首先确立一个核心的总指标（通常称为北极星指标），然后围绕这个总指标，依据业务逻辑和分析维度向下逐层拆解，形成包含结果指标和过程总指标的、大约3~4层深度的指标金字塔结构

8.展开异动归因的方法：

（1）验真：确定问题确实存在

（2）先横向，再纵向：就是拆解后定位异动维度

（3）数据到业务：就是从数据原因关联到异动维度

二、业务数据快速获取与清洗

（一）数据质量评估与异常值处理

1.Excle数据分析用途：轻松实现复杂的数据计算、简单强大的数据可视化

2.数据清洗主要内容

（二）巧用Excel函数让统计自动化

（三）数据透视表整合数据

1.什么是数据透视表？

• 对源数据快速分类、汇总、对比、分析的交互式表格，可让复杂的大量数据一键生成结构清晰的汇总和统计。

2、数据透视表有什么用？

• 快速统计、灵活分析、发现规律

3、数据透视表的思路与步骤

• 准备数据、插入透视表、设计结构、调整完善、解读结果

三、复杂数据提取与关联分析

（一）Navicat Premium简介

（二）SQL基础语法

（三）SQL常用函数

（四）SQL进阶之多表连接

（五）窗口函数实操指南

四、业务结论导向的可视化呈现

（一）认识仪表盘绘制利器：Powr BI

（二）从0到1开发电商仪表盘

五、数据驱动业务增长实战报告

（一）为什么需要数据分析报告？

（二）电商场景下的指标异动分析流程

（三）数据分析报告怎么编写？

（四）如何汇报才能发挥出报告的最大价值？

六、业务型建立编写与项目答辩

（一）求职信息战

（二）简历炼金术