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数据分析概要【数据分析---偏企业】

news 2025/9/14 20:06:42

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数据分析概要前 必看
Python 初阶
Python–语言基础与由来介绍
Python–注意事项
Python–语句与众所周知
数据分析系列文章 偏学术
数据分析—技术栈和开发环境搭建
数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例
数据分析—三前奏：获取/ 读取/ 评估数据
数据分析—数据清洗操作及众所周知
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数据分析—统计学基础及Python具体实现
数据分析—数据可视化Python实现超详解
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数据分析—线性及逻辑回归模型
数据分析—AI交互及爬虫
大数据导论 知识
【大数据导论】—大数据序言
【大数据导论】—大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链序言
【大数据导论】—大数据基础知识

数据概念

数据

对客观事件进行记录并可以鉴别的符号
是构成信息的基本单位

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数据类别

数值型数据
由数字组成的变量
类别型数据
由各种字符串和分组标签组成

数据四大优势

反复读取和使用
客观
量化
机器可处理

数据分析概念

只要是基于量化的信息 提升生产力就是数据分析
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数据岗位区别

基于业务

数据专员
数据运营
数据分析师

基于开发

数据工程师
数据产品经理

基于算法

算法优化师
算法科学家
算法工程师

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数据分析适用场景

四大类

用数据去量化企业当前的经营现状或者业务事实
探究各种数据上的差距和异常，寻找背后的成因
搞清楚成因后给出具体的行动策略

方法
计算使当前策略投入产出比最高的过程参数

方法

数据分析步骤

思考问题
处理数据
输出结论

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其中思考问题
- 发现问题
- 定义问题
- 选择问题
- 确认问题
  - 目的
  - 背景
  - 思路
    
    解决方法及例子
    
    注意一定要检查数据准确性，若数据过于异常，还要检查一下数据的处理与计算
- 拆解问题
  初学阶段：学习大量经典分析框架，再搭建自己的分析矩阵
  成熟分析师：搭建起自己的分析矩阵，对问题全方位地拆解，高效地找到答案
- 量化问题
  - 数据格式
    - 日期
    - 字符串
    - 数字
      
      注意要统一统计口径，即什么时候一个数据才算有效数据

其中处理数据

收集数据
- 内部数据
  - 直接写SQL
  - 从平台下载
  - 提数据需求
    - 从生产环境同步
    - T+1更新
- 外部数据
  - 来源：各大网站和APP
  - 获取方式：爬虫和API

爬虫常用工具：八爪鱼和后羿采集器或者Python中的爬虫工具包
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处理数据
将各种脏数据通过筛选、清洗和计算处理成干净数据
制作图表
将清洗过的标准数据借助工具 处理成我们需要的各种图表
上传发布
将我们的图表发布成一个个可以访问的页面
输出结论
一句话一幅图

数据分析框架

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其中五大基础理论

一、大数定律

大量重复某一实验时最后的频率会无限接近于事件的概率，即数据的样本量越大，预测和计算的概率就越准确
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启发：对小样本量的分析结果保持客观的怀疑与观察，并尽可能地在大样本量下进行分析
二、罗卡定律
凡有接触必有痕迹，不要放弃去挖掘更多数据
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启发：用户的一切行为都会留下数据，尽可能的拿来分析，找到数据背后隐藏的价值
三、幸存者偏差
统计样本的覆盖，会很大程度上直接影响分析的结果，即各种分析对象能取全量 尽量取全量
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启发：分析时要提前检查取样偏差，分析的样本要越能代表整体越好

四、辛普森悖论
两组分别讨论都满足某一性质的数据，一旦合并计算会得出完全相反的结论
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启发：确保数据在同一量级和权重下进行分析
五、帕累托最优
在进行资源分配中，不增加资源仅通过调整分配方式，使整体的效率最大化
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启发：在不投入资源的情况下，也总有优化现状的方法

其中一法则四方法
MECE法则
要求拆解出的各个部分都要满足相互独立，完全穷尽
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时间流程法
根据时间顺序对问题进行拆解
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经典AARRR模型
A—获取
A—激活
R—留存
R—收益
R—传播
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该模型可以根据公司的具体业务进行细分
经典两大框架

PDCA
强调做事情一定要先规划再执行
P—计划
D—执行
C—检查
A—处理
精益创业
强调 根据想法快速构建产品，并基于数据反馈快速迭代创业

模型框架法
基于几个完全平行的维度，对问题进行划分

SWOT法
- SO战略
  依靠内部优势
- WO战略
  利用外部机会
  克服内部弱点
- ST战略
  利用内部优势
  抵制外部威胁
- WT战略
  减少内部弱点
  回避外部威胁
RFM法
根据不同的维度，对客户划分成8个区间

量化公式法
解决涉及到指标计算的问题
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将问题量化成指标的步骤

根据拆解的维度找到对应的数据指标
基于现有的数据指标进行发散的思考

常见的指标有三类
属性：描述分析对象有哪些特征
绝对值：衡量一件事最后的结果
转换率：衡量一个环节的完成度
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穷尽要素法
将整体分为不同的构成部分
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例如：电商平台将消费人群划分成八大人群
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其中业务诊断

业务诊断通常用时间流程法、模型框架法、量化公式法、穷尽要素法四大分析方法一起上，对问题进行拆解、量化、取数、分析
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其中业务增长

收集外部数据
估算市场空间
推算竞品规模
计算增长空间
确定增长目标
研究主流打法
设计增长策略
构建增长引擎
计算增长成本
核心指标选取
业务动作梳理
指标体系搭建
数据实验设计
专项策略输出
梳理可行方案
数据实验迭代
达到增长目标

数据分析中的可视化

取数作图
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可视化原理
经历的环节
数据工具
- Excel 小量级一次性的数据处理
- Tableau、Power BI等BI工具批量的数据读取与分析
- Python 复杂的数据清洗、爬虫和算法建模
注意：若不灵活学习和使用新工具，最终都会限制自身的发展

数据表达
基于数据化的表、图、文 说明事实表达观点，从而更好地说明现状阐述事实，使人能基于数据准确地知道到底发生了什么，用数据说服他人认同我们自己想表达的观点
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数据表达的原则

客观
直观
高效

数据表达的载体和形式
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基于PPT的汇报总结
基于文档的专业分析
基于图文的沟通对话
表达格式：观点+数据+补充信息+图表

其中：
1. 提炼文字观点
  - 打破认知
  - 语出惊人
2. 制作完善图表
  - 根据问题和观点选择合适的图表类型
  - 为图表准备数据
    对观点拆解量化，然后梳理出数据，并且收集处理为数据库中的标准数据
  - 通过工具制作图表
  - 优化视觉图形组合
    制作出有效信息密度更大的高效图表
    
    图形总结：
    - 比数字规模，上柱状图
    - 多对象，上条形图
    - 数据趋势，上折线图
    - 多个对比对象，上多个折线图
    - 各类占比分析，上饼图/环形图
    - 多对象占比，上树图
    - 两个度量上对比一个维度，上散点图
    - 单一度量分布，上直方图
    - 地理位置相关，上地图
  即图表类型分类主要是从规模、趋势、占比、关系、分布
3. 提出关键数据
  - 日期时间说准确
    时间日期要准确说明年月日
  - 简化数字
    对于大数据和小数点过长的数据，要四舍五入，并给出合适量级的单位
  - 少用术语
    要视对象使用术语和缩略语，不要跟业务拽专业指标，也不要跟技术说行业黑话
  - 多说大白话
    语言表述越直白、越简单越好，不要兜圈子