京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
怎样看数据分析
关于数据,有两种常见的情况。同事问我“数据太多,你知道怎么看吗?”,我一脸迷茫,于是请教郑主管解答。那么,怎样看数据比较合理呢?他说:需要想清楚3个问题。
1、我为什么要看数据?
看数据的理由有很多,有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风,也有的人是为了炫技,还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为,看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品,而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望,觉得“我已经做的很好了,没有几个人能比我做得更好”,不但可以不看数据,连用户都可以不要。
2、数据的由哪些成分组成?这些成分每天/周/月都发生了什么变化?
分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用,数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。
拿PV来说,分析PV的地域结构,可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。
3、这些数据为什么发生了这些变化?
分析数据为什么变化,可以找到关键的原因,或者洞悉用户真正的需求,最终形成产品的改进。
拿微博来说,假如某一天,微博的转发数量比前一天下降了20%。
如果不找出变化的原因,PM给出的解决方案极可能是:放大转发按钮,鼓励用户多转发。
如果换个思路,找变化的原因,PM也许发现到:登陆用户比前一天下降了,为什么登陆用户下降了这么多呢?因为首页改版了。那么PM解决的方向是:首页哪些方面没改好,导致用户活跃度下降,找到原因,改进!
每天问自己这3个问题,持续一段时间之后,你的运营能力、产品嗅觉、数据敏感度会同步极大的提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31