当前位置：网站首页>【笔记】2022.6.7 数据分析概论

【笔记】2022.6.7 数据分析概论

2022-06-30 03:27:00 【Sprite.Nym】

一个可爱的文章目录

1. 互联网行业认知

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 互联网产品认知

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


3. 数据分析师的能力层级

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4. 理解数据


4.1 数据分类

在这里插入图片描述

4.2 数据业务分类

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.3 数据的来源

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.4 数据的存储

在这里插入图片描述

4.5 OLTP vs OLAP

在这里插入图片描述

4.6 数据仓库

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.7 Hadoop

在这里插入图片描述
附：Hadoop

5. 理解指标

在这里插入图片描述
数据分析师的工作：

  1. 日常指标监控（通常是公司比较重要的运营指标）。
  2. 发现异常，定位问题（找到原因）。
  3. 运营活动复盘。

5.1 用户数据指标

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.2 行为数据指标

在这里插入图片描述

5.3 产品数据指标

在这里插入图片描述

5.4 推广付费指标

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.5 从产品运营的完整生命周期看指标分类

在这里插入图片描述

5.6 指标的维度

在这里插入图片描述

5.7 指标的选择

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6. 指标体系


6.1 什么是指标体系

在这里插入图片描述

6.2 指标体系的作用

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.3 如何建立指标体系

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.4 指标的落地和迭代

在这里插入图片描述

6.5 常见问题

在这里插入图片描述


6.6 如何进行数据规划

在这里插入图片描述

6.6.1 OSM模型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.6.2 UJM模型

在这里插入图片描述

6.6.3 场景化

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.7 指标分级

在这里插入图片描述

7. 数据分析流程

在这里插入图片描述

8. 数据分析方法


8.1 为什么要学习分析方法

在这里插入图片描述

8.2 5W2H分析法

在这里插入图片描述

8.3 象限法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8.4 逻辑树分析法

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8.5 多维度拆解法

在这里插入图片描述

8.5.1 辛普森悖论

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8.5.2 多维度拆解法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8.6 漏斗分析法

（1）关键业务流程必做漏斗分析
在这里插入图片描述
（2）通过漏斗的对比可以迅速锁定哪一步出了问题
在这里插入图片描述

8.7 对比分析法

例子：锚定效应
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
总结：

（1）数据再比较的过程中才能发现问题。

（2）数据再构成（结构）上的变化、趋势上的变化一定要注意，这些地方最容易发现问题。

8.8 相关分析法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
注意：相关不因果

在这里插入图片描述

9. 增长黑客

在这里插入图片描述

9.1 AARRR模型（已过时）

在这里插入图片描述

9.2 RARRA模型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

9.3 AAARRR模型

在这里插入图片描述

附：三级联查
在这里插入图片描述

附录：马斯洛需求层次理论
在这里插入图片描述

原网站

版权声明
本文为[Sprite.Nym]所创，转载请带上原文链接，感谢
https://blog.csdn.net/SpriteNym/article/details/125161290

边栏推荐

猜你喜欢

随机推荐