数据分析入门

B站：01第一课 数据分析岗位职责和数据分析师_哔哩哔哩_bilibili

一、岗位：数据分析师

Q1 数据分析师在公司做什么工作？ 

数据来源于公司核心业务，通过监测业务健康度来确定业务的健康状况；

通过对用户精细化分析，找出增长点，强化核心业务或开拓新业务。 

Q2 数据分析师使用什么工具？

使用sql对接数据源，excel对接业务人员。python在生产力方面与同行拉开差距。

Q3 数据分析师需要具备什么技术能力？

1.业务能力。在熟知业务的基础上，设计更加有价值的监测指标与用户埋点，获取更有价值的数据，为后续分析打下基础。

2.Excel、Sql、Python等分析软件。主要用于已获取数据的自动整合、监测、分发等，用来减轻人工的工作量。

3.统计学、数据分析报告、业务能力等。分析客观数据，得出分析结论。

4.BI平台。在该平台中完成上述工作，需要掌握平台的使用方法。

5.机器学习、搭建指标体系等相关知识。用于支撑核心业务增长或开拓新业务线。

6.行业报告分析。用于行业、数据探索。 

业务可以通过积极参与业务会议等方式掌握。和运营相比，掌握业务全局。

sql等工具通过系统学习和使用掌握。和表哥表姐相比，对业务有更深的掌握，通过数据分析总结。

数据分析通过系统的学习掌握。是数据分析师结果产出物，直接效益的体现。

python通过系统的学习掌握，用于加强自身竞争力，成为领域专家。

Q4 如何进行学习规划？

 

列出所需的技术栈，根据市场需求与自身特点（对自身是优势）分出优先级。

Q5 到达新公司后，如何迅速了解业务？

1.获得公司架构图。从中了解部门怎么设置，业务怎么开展。从用户到下订单的整个业务流程中，各部门如何参与，负责哪些业务。重点看运营架构、产品架构。

2.获取业务数据表。作为用户使用。获得主表、用户行为。

二、如何获得数据：指标体系与用户路径

Q1 指标可以用来干什么？

建立指标体系目的是获得全面而充足数据支撑，通过分析，从而发现问题、或得出主观问题的结论。 

优秀的指标体系在制定每个指标时，会与业务目标密切关联，紧密围绕活动策略，数据结果可以有效的衡量产品的健康程度与策略是否有效。  

 

Q2 指标包含什么构成要素？

Q3 面对混乱的指标数据时，如何将其定量比较？

指标之间因为计数单位、数据量、计算方式等量纲的不同，导致无法直接进行比较。

基于此问题，通常采用归一化和标准化两种方法来去除量纲。 

• 归一化：通过对同一组的统计量做统计，使该组数值在0-1之间变化。公式：（当前值-最小值）/（最大值-最小值）。归一化后，不同组数据即可做出比较。
• 标准化：在计算一组数据的方差后，通过开根号的方式去除该组数据的量纲。 

Q4 如何拆分指标？  

1.在宏观上，从指标本身类型和获得复杂度来说，包括基础指标、复合指标和派生指标。

2.当聚焦在产品的不同生命周期阶段时，会产生各阶段的重点关注指标。

3.当细化到每个具体的业务时，从业务工作的拆分来讲，可根据业务的不同分为不同的指标类。 

4.对于互联网产品来说，会特别关注以下指标。 

5.从用户行为的角度来看，通过用户在关键路径上的一系列行为，为每个行为拆分测量指标。

Q5 如何分析用户路径？

视频类用户路径

电商购物用户路径 

内容平台用户路径

三、指标数据的分析 

Q1 获得指标数据后，可以分析什么信息？ 

1.分析不同类型业务在整个业务中的占比情况

2.分析业务的增长趋势 

3.通过与自己、他人进行比较，分析业务的增长率和竞争力  

4.通过画象限的方法，分析出强势和弱势的业务  

5.通过对头部流量的分析，分析流量投入的集中程度 

6.通过对地域、用户、业务的维度分析，分析不同维度的用户对业务的偏好。  

TGI指数：在某个活动中，目标群体在总人群中的占比

——地域维度

——用户维度

——业务维度

06 复杂指标数据的影响因素有什么

指标的影响因素包括产品本身素质和用户群体两方面影响。

产品本身素质包括用户流量、转化率、成功率、价格等多项产品因素组成；用户群体为目标群体的群体特性。

用户群体作为对最为影响产品成功的部分，对受众群体做出细分，并进行完善的用户画像来研究。


四、分析的进行：统计

Q1 如何判断数据是否稳定？

描述统计学用于研究单个变量的集中趋势与离散趋势。 


选择一个数值来作为中心

Q2 确定中心数时，如何保证数据的代表性？



方差=[（数值1-平均数）²+（数值2-平均值）²+…]/N 

用来直观的对比离散程度的高低

标准差²=方差。去除方差的量纲，更精准的提现离散趋势

极差=（最大-最小） 。提现数据的偏差程度

偏差、方差共同描述离散程度。

Q3 如何判断数据范围？


Q4 如何找到异常值？

当数据服从正态分布，使用3σ原则

当数据不服从正态分布，使用箱线图

1.从小到大排列已有数据

2.选取25%，50%，75%，100%位距的数值

3.计算四分位距IQR，从而获得箱线图中箱子的长度；箱线图为数据提供3倍IQR的容错量。

IQR=Q3-Q1；上界=Q3+1.5IQR；下界=Q3-1.5IQR

4.根据数值画出箱线图，极限外的数据排除为异常数据

Q5 根据当前数据，如何预测接下来的趋势？

略

五、分析结果的运用

Q1 如何获得问题的结果？



1.罗列关联的数据（不同分析角度寻找不同数据）

2.列出公式，计算单位供给能力

3.列出公式，计算需求量

4.计算供给量

Q2 如何进行事件的策划？

人、时、地、事、因、做、果

把项目实际落地的具体手段。

策划产品活动案例

思考的基础是信息。若缺少信息，通过提问获得基础数据和细节。如：定价、产品价值、用户画像等。



分析付费点案例

拆分维度案例

Q3 如何分析用户的增长和留存？

常规模型：分析用户增长和留存的模型AARRR

拼多多模式：RARRA模型

留存——激活——传播——变现——注册

游戏化思路

游戏化用户增长策略：八角模型