Cliquez pour modifier le style du titre,Cliquez pour modifier les styles du texte du masque,Deuxime niveau,Troisime niveau,Quatrime niveau,Cinquime niveau,*,*,数据分析思路方法论,听数据说话,三分技术，七分管理，十二分数据,1,、仅凭直觉和经验经管进行决策容易偏差，科学决策离不开客观数据的分析。,2,、培养将数据分析融入方方面面的文化，支持所有员工根据数据和分析做出决策。,3,、决策是行为管理的核心，贯穿于日常的各个方面和,全部过程,自我管理就是自我决策。,4,、以人管亊、人浮于亊、唯长官意志；以亊管人、息亊宁人、唯数据，唯亊实。,4,拍：拍,脑袋（凭绊验）,拍,胸口（瞎许诺）,拍,大腿（悔不该）,拍,屁股（走为上）,成功者靠信息，失败者听运气,数据分析思路方法论听数据说话4拍：拍脑袋（,六阶段模型,中 国,美 国,六阶段模型中 国美 国,米 歇 模 型,米 歇 模 型,问题准确定位,对问题准确了解是决策的核心,问题准确定位对问题准确了解是决策的核心,不同的信息环境决定不同的决策,根据信息源分析迚一步采集信息,幵把采集的信息吅理地组织和存储起来。,完整、可靠的信息,是保证决策成功的前提。,不同的信息环境决定不同的决策根据信息源分析迚一步采集信息,幵,数据和知识层次,1,、,数据信息知识能力智慧。,2,、,数据是未经组织的数字、词语、声音、图像等原始资料，即原始客观事物记录事物的性质、属性、形态、数量、位置及其相互关系等；,3,、,信息是经过加工处理过，有一定的意义和相互联系的事实，对人有用、能够影响人们行为的分析数据；,3,、,知识是用于指导行动的有价值、效用、意义的信息，是系统化的信息或从信息中得出的系统化的规律、概念、经验或结论，是对信息的推理和验证,从数据到信息的这个过程，就是数据分析,数据和知识层次从数据到信息的这个过程，就是数据分析,数据运用能力,数据运用能力,1,、,数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它更多的是指 数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展，,2,、,数据分析法则是指具体的数 据分析方法，比如我们常见的对比分析，交叉分析，相关分析回归分析等。,3,、,数据分析方法论就像指南针,，,为我们的数据分析工作指引方向,。,如果方法论不正确或不合理，那么数据分析报告将没有价值。具体的数据分析方法,，,为数据分析提供技术保障和支持,。,数据分析,方法论和数据分析法,1、数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它,常换角度看数据、从多个角度观察对照,关注异常数据，关注关键问题,根据数据即时干预、采取行动,通过数据清晰地透视业务，全过程全面分析,没有高质量的数据就没有高质量的分析。,出发点：从你面对的问题出发，去完成收集数据、描述数据、分析数据、达到预测或其他推断目标。,数据运用总结,常换角度看数据、从多个角度观察对照数据运用总结,数据分析,五大思维方式,数据分析,数据分析五大思维方式,1,、,【,对照，俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。在现实中的应用非常广。,2,、,【,折分,】,，就是拆分和解析。维度思维。,3,、,【,降维,】,，数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，从中筛选出有代表性的维度即可。我们一般只关心对我们有用的数据。,4,、,【,增维,】,，当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，变换指标。,5,、,【,假说,】,，俗称假设，当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，我们先假设有了结果，然后运用逆向思维。这有点寻根的味道，除了结果可以假设，过程也是可以被假设的。,增减维需要对数据意义有充分的了解。,数据分析五大思维方式1、【对照，俗称对比，单独看一个数据是不,【对照】,【对照】,【拆分】,【拆分】,【降维】,成交用户数,/,访客数,=,转化率,成交用户数,*,客单价,=,销售额,【降维】成交用户数/访客数=转化率,【增维】,倍数,=,搜索指数,/,宝贝数，用倍数来代表竞争度,。,【增维】倍数=搜索指数/宝贝数，用倍数来代表竞争度。,数据分析师 十大思维,一、逻辑思维,，明白,各项数据中的关系,；,二、向上思维,，,站在更高,、更远、更广,的角度去看数据,，,建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据,。,三、下切思维,，,数据是一个过程的结果反映，把事物切细分析，把过程拆细分析,，,通过数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相,。,关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。,四、求同思维,，,找出共同规律特点,，,关键是找到共性的,客观属性、数据,进行分析,。,五、求异思维,，,相似之处看到不同,、,特殊的地方,。,六、抽离思维,，从,细枝末节迷失,中走出来，以,一个旁观者的角度思考,。,关键是要用多种分析方法，多角度看问题,，,学会集思广益，发散性思维。,七、联合思维,，,多了解情况,，,站在当事人的角度去思考和分析,。,八、离开思维,，,学会自我调节，自我放松。,九、接近思维,，,多接触要解决的问题，花时间分析，要的是方案，不是问题。,十、理解层次,，,问题发现是第一步,，需要逐步,熟悉客观环境,、,规律,。,数据分析师 十大思维一、逻辑思维，明白各项数据中的关系；,