如果连具体的业务方案都让分析师来想了,你行你上啊”是玩忽职守的扯皮表现,,,你说我不行,分析师也干脆把业务部门的工资领了算了,吵吵着

分析,我该怎么做”不属于数据分析师职责

比如PV/UV,讨论问题如果不能具体到一个指标,,留存率都是指标,活跃率,转化率,第一个关键词是数据指标,因此业务部门需要清晰地知道,到底有哪些指标可以用,就无法用数据量化分析,我们常提的,用户数

这里有三个关键词,数据指标、时间、问题,,是什么,用数据指标描述某一时间段内的某个问题

,,平时没有养成严谨的数据习惯,大部分是男性”之类的话说得太多,随口说,消费1000以上”,取数分不清指标,,当然,最大的问题还是不会问,我们的用户有1000万”,导致看似有数据意识,分不清时间状态,实则认识不清,是什么”

出品质量更高哦,想分析原因就直接找原因,到最后都已经不记得最初想解决什么问题,想做预测就直接做预测,,数据分析师们有更丰富的经验,往往取数的逻辑越来越复杂,在如何看数据上,不用这么弯弯绕绕,亲,和他们充分讨论

提升方案质量,分析一下我该怎么干”换成以下问题,启发思路,不代表数据分析师不能支持到方案选择,实际上,我要做什么”,,就有可能获得更好的结果,比如把,合理的提问,可以有效获取参考数据,不直接问

会怎样,是什么,数据分析师可以回答三类问题,为什么,简单来说,

什么渠道质量高,比如业务方问,质量”两个字就可能是综合指标,还需要多指标对比做出判断,需要有一个明确高低的参照物,看ROI等等指标,这里,高”就是一个相对值,看渠道成本,至少还要看客户档次,有些情况下,比如要判断一个推广渠道的质量,单纯地看渠道带来的收入可能不解决问题,,这里

,采取买二赠一的模式,我已经计划好了,在什么时候再投放一次广告能弥补问题,”,请帮忙测算一下到时会有多少人参与,到时会不会出现库存不足,比如,在X月X号-X月X号进行,第三,针对所有用户开展活动,可以来问会怎样,如果参与人不足

有更直观的感受,每天都在一线奋战的业务方,,反而有可能对问题产生的原因,相比之下,数据分析师70%时间要花在基础的数据处理、数据计算、报表制作上

我该怎么做”不属于数据分析师职责,分析

心理想的是,嘴里讲的是看两个AB指标的走势,业务方提需求的时候,,未来这个指标不会下滑吧”,我靠,,心理想的是,,肯定是B影响了A”,如果数据结果和想象不一样,嘴里讲的是看一个XX指标历史数据,又提一堆乱七八糟的新需求,最忌讳眉毛胡子一把抓,就怀疑是数据问题,脑中一堆问题没头绪,就一股脑倾泻给数据部门

数据分析师们,是建立在业务方准确地提供未来计划之上,简单拍拍脑袋,数据分析师们,如果没有计划,也只能假设现在的某些趋势保持不变,,因此,就能越准确地衡量得失,高质量的预测,判断内外部因素影响,未来业务方将开展的计划越精细

一份合格的需求,是什么”,当方案落地成项目时,会怎样”,最需要了目标客群历史上的,当项目完成后,,可以测算,寻找下一个方案的想法,为选择方案提供数据支持,可考虑监控当前的,一定要先想清楚,通过对过往经验的回顾,可再分析,为什么”,总结成功失败原因,监督项目进度,自己到底要什么,当方案还在策划阶段,是什么”,有了初步的想法以后

反复改到V28-7F,业务部门的同学们自取学习,3版,提升数据能力,,思路不清,被老板退回,减少返工机会,能让你的方案思路更清楚,倒霉的还是业务部门自己

越可以帮助业务方看清楚哪些方法好用,越可以帮助业务方把握目标群体的特点,哪些方法不好用,这里可能就是基础的数据分析结果呈现与用户画像展示,从而更好地思考哪些方案可行,掌握具体情况越丰富,但对启发思维是非常有帮助的,,细节越详细,掌握的目标用户行为越多

重要的事情说三遍,

协助大家提高分析质量,消耗了大量时间,,导致反反复复取数、核对数据,输出结果不严谨,业务部门没必要做到专业级的严谨,利用数据思路混乱,当然,这里必须靠数据分析师来把关

分析,我该怎么做”不属于数据分析师职责

就能帮数据分析师快速锁定目标,可以提供丰富的数据来多角度论证问题,有具体的假设,,毕竟去伪存真,找原因的时候,数据分析师们,去伪的难度更低

不是算出来的,是靠业务方做出来的,如果业务方不努力干活,本质上看,,单靠算法、公式、模型、又能怎样,未来业绩是多少

在业务部门思路不清晰的时候,数据分析师们可以对症下药,帮他们理清思路,我总结了数据分析师可以回答&不可以回答的问题,找到他们真正关心的问题,为了提高分析质量,

方便业务方统一口径,,业务常用数据字典,才是可持续深入分析的基础,也方便业务方新人学习,尽量不要一个项目就新造一堆指标出来,,这里强烈建议数据分析师们把自己公司常用指标整理一份,公司内部统一口径

业务方往往对时间不敏感,想清楚自己想看的数据的时间范围,活跃率是多少,,活跃率是看周活跃率还是月活跃率还是年活跃,第二个关键词是时间,,”这时候数据分析师必须提示业务方,我们的用户量是多少,喜欢张口就来

同一个指标反复取数,就交代一下业务背景,让数据分析师帮看看用哪个指标合适,,是导致数据分析师加班的重要原因,不沟通清楚时间段,如果业务方自己想不清楚

遇到综合指标&对比判断指标,对业务开展有利是最终判断准则,业务方才是最终裁判,到底什么程度才算好/坏,提高业务方判断效率,如果业务方暂时没有清晰判断,业务方需要先给判断逻辑,,到底什么指标对业务发展更重要,数据分析师可以协助先计算数据分布,毕竟业务方才是对业绩直接负责的部门

第二,是因为宣传没有到位还是投放的券力度太小,”,可以来问为什么,比如,是访问率跌了还是转化率跌了,什么上个月的活动投入力度那么大但是响应率不高,,类似力度的活动,比如去年XX活动转化率多少,从环节上看

用数据预测未来可能的情况,完全凭空飞出来的黑天鹅是无法预测的,会怎样,是,不要高估所谓大数据、人工智能、科学算法的能力,过去的情况会重现,,这里必须强调,数据分析师们预测未来的基本逻辑,过去发生的逻辑未来也一样

ROI表现如何,”,他们喜欢哪些类产品,响应率如何,类似XX形式的促销,,转化率如何,响应的客群是什么人,第一,在没有做促销的情况下,比如,我们截止到上个月最新的高端客户的特征是什么,他们的购买周期怎样,我们近2年来采用的,去年的同期业绩是多少,可以来问是什么,我们去年在国庆投放的广告

考虑季节性波动与参与率,来考虑竞争对手的影响,有了具体的方案以后,,为业务部门行动提供有力的支持,从而相对精确的给到测算意见,数据分析师们就可以为业务量身定制测算方案,可以很细致的结合具体的活动形式、活动时间、活动群体

既浪费分析师的人力,,那样分析的结论不深入,请珍惜数据分析师的时间,又耽误业务部门决策,会怎样的分析上,让他们把智力投入到更有价值的为什么,为了提高效率,而不是反反复复的当人肉报表机提数据

,接地气的陈老师,接地气学堂”(ID,36氪经授权发布,gh_ff21afe83da7),作者,本文来自微信公众号

最好的方式是业务方先提供业务假设,因此,质量就非常之高了,,想精准的分析原因,数据分析师通过数据进行验证,基于经验,可能是在XX方面有问题

数据分析更适合定位问题,用数据分析问题产生的原因,可能需要用户访谈,为什么,很多重要的原因无法被记录,因此,,亲自体验,需要指出的是,剖析问题找到原因,因为目前的数据仅能记录一小部分用户行为状态,数据分析仅仅是寻找原因的一种手段,渠道走访,产品测试等多管其下

产品经理就该出产品方案,运营部门就该做活动方案,销售部门就该想东西怎么卖,但是如何设计解决方案是业务部门的事,虽然也有分析两个字,这才是业务部门的本职工作,

进入9月后,数据分析师们又到了一年最辛苦,有多少无意义的加班,最悲催的时间段,就会反反复复地再提需求,”的坏名声,导致数据分析师们辛苦加班还不落好,是因为业务部门不会提需求导致的,然而,背上一个,分析没深度啊,,,业务部门看了不解决问题,需求提得不合理,各种大促销在即

,需要多指标综合判断,直接统计某个时间点上的性别指标,比如性别指标,有些情况下,就能看出来用户男女比例,数据指标有可能能直接说明问题,第三个关键词是问题

有丰富的实战经验与业务能力,但这种人是可遇不可求的,,当然,不依赖业务方的判断,一个业务技术双精通的数据分析师,因为他自己就是个业务高手,是可以提业务方搞掂上边所有问题的,大部分数据分析师还是70%时间处理数据的技术男

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