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1、商业分析能力 学商业分析需要搞懂商业理解和事实分析一、 商业理解分为四大模块：点、线、面、超维1.1 描点，事实积累大量阅读行业相关资料、信息及数据，构建最基础的事实基础。善用逻辑框架Framework框架的作用是不重不漏得掌握行业或公司的信 息，并具有一定的系统性。SWOT波特五力 每天看数据和报告1.2 从点到线，建立关联和对比以流量和用户运营为例。如果能将 PC端和M端的SEOW AP窗的AS球系在 一起，很多技巧都是雷同的，许多关键词的设置技巧也是通用的。而如果能长 期观测几个APP的留存率，这些数据就不再会枯燥，首先在时间维度会形成价 值（比如：工具类、应考类、社交类、内容类等等的留
2、存率范围及DAU旧均新增的比例。）当面对下一个新版本或新 APP寸，如何评判用户粘性及增长潜力， 心里就有数了。1.3 从线到面，理解共性绝大数商业模式可以精炼为基本但核心的公式。比如对于某生活类垂直网站而言，其商业模式依赖于如下的核心公式：商业收入=用户点击量*广告展现率*广告点击率*平均点击价格流量成本=总流量*外购流量比例*单个流量成本组合公式：ROL商业U入/流量成本，毛利率=商业收入-流量成本这些公式中的核心点，如同子节点一样，又可以往下繁衍出新的枝节，最后由 点到线，由线及面，最后铺成一个盘根错节的树状面。比如：要降低外购流量比例，可以涉及到提高自身产品的留存率或返客比例，或 者提
3、高产品内用户推荐新用户的比例。要提高广告展现率，可以提升广告的数量以及购买力度；或者降低广告和 呈现内容匹配的精度，使用更多的模糊或者粗暴匹配，但这同时优惠降低 用户体验，然而这确实是百度正一路狂奔的方向。1.4 超维，理解人性二、事实分析2.1 沉淀（数据获取）获取真实的优质数据并清洗干净，是商业分析的基础。爬虫等2.2 解释（数据分析）基于数据解释产品或功能的某项核心指标（包括收入、DAU、 ROI 等等）的走势及背后的原因，往往需要细化到多个维度（比如：时间、区域、渠道等） 。基于这些解释，做事后总结或者提前预警，试图保证产品及功能在正确的轨道上发展。2.3 验证简单的时间维度或者地理纬度或者渠道唯独的对比， 复杂一些的做ABTesting 。数据分析，需要在验证的过程中屏蔽各种噪音来排除对真相的干扰。同时，在数据不充分或者无法实现ABTesting 的情况下，找到噪音最小的方式来逼近真相。 （专业工具： Optimizely ）2.4 探索通过研究内外数据， 探索规律、 探索用户需求， 通过数据的方式进行初步验证；或者满足一定的功能，通过数据挖掘的方式满足功能需求。2.5 传播
