为什么强调数据分析的目的性?
2020-12-31 11:39:54 阅读(208) 评论(0)
从功能的角度来看,数据分析只有两个。1、如果出现问题,可以通过数据分析找出原因,做出决定。2、需要数据分析结论作为辅助参考,才能推出新的项目、产品和方案,或者企业做出重大决策。为什么要强调数据分析的目的?数据分析的目的是决定后续研究内容、数据来源和使用方法的整个研究方案的起点。目的不明确会导致方向错误。这里有两个歪斜的例子。场景A:一家电商双十一跟着淘宝做了一个大促销活动,事后想了解一下活动的效果,于是找到了小王。因此,小王开始收集数据,处理数据,建立模型,制作报表。最终得出结论:UV在活动期间增长了50%,订单增长了40%,销售额增长了45%。场景B:我觉得天猫最近的销量有点低。做一个分析,看看为什么,该怎么办?小王开始发起洪荒之力,结合平台流量数据、订单数据、用户数据,采用聚类分析、主要成分分析、相关银行分析等分析挖掘手段。发现男性群体的销量明显下降,需要加大对这类群体的引流力度。在上述两个场景中,虽然场景A的数据似乎有所改善,但事实上,电子商务是一种礼物。他需要知道双11与其他节日活动效果的比较。他只计算输出,不计算投资,结论和目的一样不清楚。场景B使用了许多算法来挖掘一个群体的变化,但事实上,电子商务本月的新男装数量显著减少,销售下降与季节调整有关。因此,以上两个案例,一个不细分研究目的,另一个不引导目的,是分析失败的主要问题。业务不了解数据,数据不了解业务,这种连接矛盾经常存在。目的面纱需要层层揭开数据分析的目的往往不那么明确,但有一个大致的方向,有时销售人员和领导没有办法。所以在做数据分析的时候要聪明。例如,让你做一个用户行为分析,并制定一个研究计划。你必须知道这不是真正的需求。你需要和领导沟通,了解他做用户行为需要解决什么问题,摆脱什么困难。如果领导觉得客户流失率太高,想留住客户,分析方案要围绕用户满意度展开。分析的价值在于研究找出用户不满意的点,并对这些问题提出改进建议。怎样明确分析的目的?1、沟通,沟通,再沟通!许多领导者和企业都渴望知道结果,原因,如何做,有多少改进空间。虽然只是一句话,但你要做的不止这些,所以多沟通,找出问题的症结。2、多问一个问题,少绕道而行如果对业务缺乏了解,在分析的时候不妨多问一个问题,关心的指标是什么?例如,在分析用户转化率时,影响用户转化率的主要因素是什么?一般正常指标是什么水平?可以排除哪些客观的外部因素,比如节假日。无目的的数据分析是“瞎玩”,都是盲目的。但有些人会说,我知道如何分析,有目的,但我不知道如何表达,使用什么工具,找到信息部门的数据麻烦,很难做报告,Excel只是基本的,不能满足需求。应该学习一种合适的分析工具。以下是用FineBI分析的dashboard。连接后台数据库,自动构建字段之间的关系,设置自动更新数据,使模板显示所需数据并进行分析。
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