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1、数据分析典型语录汇总【数据分析三字经】学习:先理解,后进一步;先记录,后记忆；先理论,后实践；先模仿,后创新;措施：先思路,后措施;先框架，后细化;先措施,后工具;先思考,后动手; 分析:先业务，后数据;先假设，后验证；先总体,后局部;先总结,后建议；做数据分析一方面是熟悉业务及行业知识,另一方面是分析思路清晰，再次才是措施与工具,切勿为了措施而措施,为工具而工具。【数据分析的3点规定】第一,熟悉业务，不熟业务,分析的成果将脱离实际，业无从指引;第二，多思考,只有常常发问为什么是这样的？为什么不是那样的?只有这样才有突破点；第三,多动手，不动手,靠脑袋想是不够的,不要怕错，大不了错了重来。数据
2、分析不仅是个工具,并且是门艺术,优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,因此数据分析师也是个艺术家。【数据分析流程】一方面明确分析目的,然后搭建分析体系，拟定各个分析内容，进行数据收集、数据解决、数据分析、数据呈现逐渐完毕，最后检查与否达到分析目的！【数据挖掘流程】业务理解:清晰定义业务问题;数据理解：有什么数据,数据质量心中有数；数据准备:数据抽样、转换、缺失值解决等;建模:选择和应用不同的模型技术，调节模型参数；评估:对前面环节进行评估;部署：把数据挖掘成果送到相应人手中,并进行平常监测和维护、更新。【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后
3、，再根据这个目的倒推应当从哪几种角度、指标进行分析。【数据分析步走】1、锁定分析目的，梳理思路,叫纸上谈兵;2、把杂乱的数据整顿出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;3、锁定核心抓重点,设定最后算法,叫挟天子以令诸侯;4、梳理重点发现，准备剧本开拍,接受P，叫才辨无双；5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的构造化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以协助我们:1、以完整的逻辑形式构造化问题；2、把问题分解成有关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；、然后洞察什么是导致我们正在解决的问题的因素。数据分析如果一开始
4、数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳,后果不堪设想。亲们,数据分析前先明确目的,再根据分析目的拟定分析框架与内容,以及所采用的数据分析措施。【常用数据分析措施】：趋势分析:查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一种业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息;对比分析:自己和自己比,找趋势、规律;自己和别人比,找差别、问题。构造分析:拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。【数据分析注意点】1、要注意每种记录分析措施的合用范畴；2、使用不同的数据分析措施对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试;、成果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能浮现任
5、何疏漏，别一种老鼠害一锅汤;5、高档数据分析不一定是最佳的,简朴有效才是最佳的。【如何用数据看透问题】1、拟定指标，看数值；2、问题还不够明确?将指标层层分解;、只看数值还不能拟定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到因素或者发力点?将记录对象分类,拆解为不同角度来观测;5、参照行业对比数据,如果有的话.而每一步具体怎么走,全靠业务理解！营销应关注市场细分，市场定位，目的顾客。 运营关注新客获取,顾客转化,反复购买。网站关注 入口页，过渡页，转化页。数据分析三原则现状, 趋势，细分。【记录措施的三大特性】1、实用性：除了实情,数据能证明一切；2、丰富性：记录就像比基尼，露出来的部分固然
6、诱人，没露出来的部分才是最要命的；3、公平性:我们相信上帝，其别人请用数据说话。【你敢说你是做数据分析】从事数据分析工作的朋友也越来越多,但有谁敢说自己对数据分析有个清晰的结识？懂得数据分析是做什么用的？可解决什么问题?能用简洁的语言回答问题吗?这时候你还敢大声说你是做数据分析的吗? 【数据分析能力提高措施】、多看书,看多种专业书籍，如记录、管理、营销、工具方面书籍,吸取其精髓;、多思考,多想想是什么？为什么？如何做?3、多总结,把学到的知识技术进行总结沉淀，变为自己的东西；4、多交流,通过多种方式，听君一席话，胜读十年书;5、多动手,没有实践，神马都是在扯蛋。数据分析学习不能死板，不要学到一
7、就是一，而是需要掌握其原理，可以灵活运用,举一反三,那就是真正学到了。数据分析措施、工具的学习也是如此!【数据分析师的价值】大量存在的数据以及解决这些数据的强大计算技术使得分析工作显得越来越重要，但技术并非所有内容。这就像变魔术同样,变魔术的是魔术师而不是帽子。数据的价值就在于分析人员透过它获得问题的解决方案,为公司决策和公司活动提供辅助作用,最后获得良好的成果。【数据分析的三大境界】1、我懂得你不懂得,对已知的掌握;2、我猜到你猜不到，基于已知对未知的预判；、我做到你没做到，基于对的的预判形成对的的行动决策。【数据分析与数据挖掘的区别】数据分析找数据变化的因素和本质，数据挖掘是找模式，找一种
8、发现知识的模式。好比，今天股市大涨，数据分析是找涨的因素，数据挖掘是发现什么样的容易涨；数据分析更加偏向于描述性的分析,和数据挖掘更加偏向于预测性的分析，但两者的本质是同样的，都是从数据里面发既有关业务的知识!【数据分析措施论】PES分析理论:行业分析;4P分析理论：公司整体运营状况分析；逻辑树分析理论：业务问题专项分析；顾客使用行为分析理论：顾客行为研究分析；5W2H分析理论：用途广泛，可用于顾客行为分析，也可用于业务问题专项分析。【如何撰写数据分析报告】一份好的数据分析报告,一方面需要有一种好的分析框架,并且图文并茂，层次明晰，可以让阅读者一目了然。构造清晰、主次分明可以使阅读者对的理解报
9、告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，有助于阅读者更形象、直观地看清晰问题和结论，从而产生思考。【分析狮月经攻略】分析狮每月均有烦恼的那么几天,就是撰写经营分析报告。其实经分报告撰写也是有章可循的:1、理解大盘指数；2、纵向解读；3、横向解读；4、趋势解读;5、对策解读。【写给搞经分的】经分苦,经分累，经分让人真憔悴;跑数据,做报表,周末不能有休息；看环比，看同比，看看平均与高下；数字多,数字少,业务部门找咱扯；分析好，分析坏，各级领导批批踢。每月一次，俗称月经。【数据解决的目的】就是把原始数据整顿成可用于数据分析的规定格式(一维表）【数据分析思路遵循模式】当公司面临某个营销难题时,数据分
10、析能回答四个问题：营销难题是什么？为什么会产生？难题将来如何发展？如何解决？这四个问题的分析与解读，对公司的支持限度是递增,分析难度也是递增。由此衍生数据分析八个级别、四类报告和两个阶段。数据分析要讲究体系和措施，不要孤立看待数据,应把数据联动起来,横向和纵向结合分析,数据是死的,人是活的，分析时要看到指标背后蕴藏的信息，有时不要想指标简朴没有分析价值,非用算法套模型才叫分析，或只盯着指标不放手，简朴分析不进一步挖掘，这两种都是不行的。【数据分析需重点把握三大方向】顾客、营销、业务。时刻记住:我的顾客在哪?有啥特性？顾客需要什么?营销活动如何跟踪与评估?如何针对客户需求优化业务及完善业务？产品
11、的价格和渠道特性如何的?如何判断数据分析师正处在分析流程哪个阶段: 1、手托腮帮,深思痛苦状，在思考分析思路; 2、手放键盘上,不动，表情呆滞,在数据解决;3、鼠标在飞快移动，在用数据透视表做分析; 、鼠标不断左右键交替点击,在画图表；5、断断续续敲击键盘，时而移动鼠标，在写PPT分析报告。【数据分析的七重修炼】第一重:建立经营坐标系第二重:根据变化随时调节第三重:打散重组建立体系第四重：专项监控谋求突破第五重：指标考核优化管理第六重:市场监控知己知彼第七重:预测趋势掌握领先。如何用数据经营和决策。【数据分析六面性】 1、想得清:根据运营使用多种数据分析来支持；2、提得全：找全需要的数据;3、
12、拿得到:能通过开发、产品，拿到靠谱的数据;4、看得懂:通过度析的发现趋势、规律、问题;、玩得转：能透过现象看本质，找出背后的因素;6、用得上:得出数据分析成果时,能客观地看待，真正支持决策。【数据在电商中的应用】、顾客在哪里:市场调研,目的顾客挖掘、产品定位、寻找价值顾客等；2、如何营销顾客:顾客行为挖掘挖掘、顾客浏览途径分析等;产品分析通过关联、交叉销售、顾客消费偏向等;3、如何留住顾客：建立会员生命周期以及根据顾客访问习惯、购买喜好等进行精细化营销。【大数据分析的个方面】可视化分析:直观展示数据，让数据自己说话,让观众听到成果。数据挖掘算法：可视化是给人看的，挖掘是给机器看的。预测性分析:
13、做出某些预测性的判断。语义引擎：非构造化数据的多样性带来了数据分析新挑战。数据质量和数据管理。【分析问题与解决问题的七步法】管理征询公司常用的措施论之一,有时候根据实际项目需要，可灵活调节七步的内容。最简朴的七步法是：1)定义问题;2)收集整顿信息；3)选用分析措施;）数据提取整顿;）分析成果与结论;6)实行及建议措施；7）实行效果评估及报告整顿。【游戏数据分析】重要分为常规的基本数据和定制的游戏系统数据。基本数据重要为设立监测指标，涉及顾客数据（注册、DU/AU、留存与流失),在线数据(PCU，单次在线时长），收入数据(付费人数，ARPU,活跃顾客付费率)；还波及专项数据挖掘,重要涉及静态和
14、动态数据。做数据分析就要耐得住寂寞，经得起考验,受得了煎熬，做得到淡定!工欲善其事，必先利其器!数据分析也好，记录分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握多种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！【数据分析师必备十条技能】1、分析之处懂得目的;2、数据少时懂得积累;3、数据多时懂得抽样;4、指标多时懂得提取;、变量多时懂得降维；6、顾客多时懂得分类;7、算法多时懂得取优；8、数据展示懂得可视;9、成果发布懂得评估；10、有成绩时懂得低调!【数据分析师职业规定】1、爱好;2、爱钻研,干活务实；3、专业知识（记录学、社会学，计算机、行为学等);4、掌握一种记录工具（spss、
15、a、等)及数据库语言(SQL);5、喜欢扑捉前沿,广交友；6、了然基本算法(回归,聚类，决策树、关联）；7、XEL、PT要苦练;上乘心法：大胆假设,小心验证;【数据分析师级别】1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据,很少解决数据2、数据查询员/解决员:数据解决没问题，缺少数据解读能力 3、数据分析师:解读数据,定位问题提出答案4、数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用、数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向。【数据分析吐槽】、不关注业务，分析挖掘永远是华丽的盛装，不实用；2、不注重底层数据,谈数据挖掘分析，永远是空中楼阁；、数据不集中,分析永远看不清全局的风吹草动;、不尊重数据分析师，
16、您永远体会不到数据化应用的乐趣和价值；5、不解决60%0%的EL，永远让表哥表妹难以发威，深恶痛绝!【数据分析中易犯的错误】1、无明确分析目的;2、未合理安排启动到结束时间;、重收集轻分析，多数时间在做梦找数据；、收集数据太多,导致无法整顿及分析;5、不懂得分析哪些数据，手中有数心中无数；6、表格图表展示不美观，不清晰，缺少信息传递能力；7、不能有效的坚持,每个分析长期坚持才有价值。数据分析的重点是在结合业务的基本上，做到分析思路清晰,逻辑层次分明。分析思路相称于功夫中的心法，掌握并灵活运用分析思路，就可以随心所欲,达到手中无剑心中有剑的境界!要想发挥数据分析的价值,必须一方面理解甚至要精通业务。业务逻辑及运作原理不清晰，数据
