数据分析课堂笔记Day2(20221114)
数据分析多元思维
1:背景
行业错觉：技术，ppt就可以了
很难判断一个分析师是否优秀
真实情况：有些人很顺利，而有些人很平庸。
2:怎么解决
中观能力
基本功怎么样，价值点，逻辑性
- 数据标准化（Max-Min方法为例，其他基本为0，有2个解法：对客户进行分群或者以90%中位数替代Max.
- 逻辑性（每一环节推导都要讲究严谨性）
- 价值点（业务根本不知道怎么落地，有效利用时间，找到价值点，要跟业务方沟通才行）
多沉淀
微观能力（有效沟通能力，快速发散收敛能力）
回归业务，知己知彼才能知道怎么做的。与沟通时及时捕捉有用信息。只有经过不断的沉淀，才是可落地时的天马行空。
分析师掌握了这种能力，就可以做一个公司的中层了。
新人分析师
板凳是热的还是冷的？（要体验一下这个活动，要业务方介绍一下怎么操作的）
多问为何要做这件事？夺取反问。
做一些准备再去沟通。要先了解，不仅不要浪费时间，还要让别人觉得你很厉害。
快速发散收敛能力：快速提出一个可执行的解法。
总结：很多东西不是自己本专业知道的，要多多了解其他专业的书籍。要多多的跟业务大佬沟通，他们是很优秀的。
宏观能力
能把当前业务与行业热点，风口联系起来。新闻联播与财经类频道能够提供这些信息。
宏观热点事件会对事情有巨大的影响，要有高度的敏感性。
一个公司的CEO就是一个顶级的数据分析师的一个角色。发展空间非常的大。
电商数据分析（以京东App为例）
交易额，转化率，新用户的获取，电商的数据分析比较成熟。
1:如何去看到京东的APP？（搜索，个性化推荐，五大主模块）
2:数据分析师如何能够更深入的去看这个App的数据。
- 引流
CTR（反应用户点击欲望的指标）和人均点击页面数（点了几次，总访问页面数／总访问UV）
是所有CTR均低，还是某一个坑位。
人均访问页面数坑位细分。
基于日活，存留，渗透，分发效率，基本上就能对APP有大概的了解。
- 漏斗
虽然整个APP的坑位很多，但是都是围绕交易额，交易额的本质是转化率。以搜索为例，按照普通用户体验一下就能画出来了。
了解每层漏斗的影响因素（请教同事，买一些电商的书籍，作为用户用不同的机型来多多体验）
举个例子：
问题？收银台界面客户做了什么？
热力图模型
总结：电商的大部分数据分析与漏斗有关，除了经验之外，更重要的是对产品本身要多体验，以及对竞品的学习。只有这样，才能培养到良好的微观体感。
- 用户
拉新，看哪个部分可以做的更好。
新用户的分析建议：
1:要多几个漏斗
2:当天不下单
3:在某个环节远远低
能做的是：自己去体验
今天课程的总结：
分发效率是非常重要的指标。
漏斗模型：套路很重要
新用户的分析更有挑战性和有趣感。
推荐书单：《京东的数据化运营》，会有一些自己的思考。
互联网金融模型，数据分析师的2种角色
1:风控分析师：除了一定的建模理解能力，要大量的行业和法律法规经验
2:数据建模师（偏算法，要很懂业务）
数据变量
原始变量，衍生变量（时间维度，函数的衍生，比例的衍生），
基于RFM原则（最近，凭次，钱）
数据处理是慢慢迭代变化的，不会很复杂。
1:确保字段是否可用（缺失性和合理性剔除）
2:数值型字段的相关性验证（相关性过滤简单，但是很实用）
3:字符串型做离散化处理（专家打分法，所有的变量转换为数字）
数据标准化，max-min方法，
数据建模前的思考，要把业务目标捋一捋。再决定用哪个模型。5个模块的
游戏行业的数据分析
成熟和热门（电商和金融）
2个目标（流失分析，和商业分析）
2:指标口径（DAU,WAU,MAU;留存率，次留 7留，30留存率；渗透率；转化率）
3:重要指标业务理解-------商业化指标
- ARPU(付费金额／活跃用户）
- CPM(千次曝光的成本）
- CPC（每个点击的成本）
- ROI(投资回报率）
用户流失
1:流失定义
回流率趋于收敛，这个周期就是回流周期
类似化套路（最后一步干了啥？）
差异化很大的点：深入玩游戏
游戏分析（特别是网游），要结合游戏的体验和初步数据一起分析，才有明显的效果。
付费分析
给出针对性的建议
1:高端用户并不多
2:当用户在贫农和富农时，加强....
传统销售行业数据分析
针对陌生行业怎么开展数据分析
1:几个表格
门店信息表
产品信息表
销售经理表
销售数据
2:需求解读
原始需求是比较模糊
正常的业务理解，来查看。
拆解：整体完成率，区域完成率，门店完成率（Top10)，产品和时段的完成率
在数据中找到一个清晰的路径。
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