京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析那么重要,不会怎么办
我们看数据时,很多时候会用直觉:判断哪里错误,哪里可以改进。其实直觉说白了就是经验,数据看多了,也就有了直觉(经验)。但对于一个新人来说,经验的确无法速成,直觉不能复制。所以数据分析小白一开始看数据时,或许可以尝试这么做。。
明确目的
无论是分析什么类型的数据,首先都要明确一点就是:目的。
问:“我想知道这次活动效果怎么样?” 这算目的吗?答:这是目的,但这不是一个明确的目的。
什么才叫明确的目的?比如:活动转化率、粉丝增长量、网站PV值等。
它不是一个模糊的概念,也不是一个可以模棱两可的情况。
如果你在数据分析时,觉得一头雾水,或整理了一大堆数据,好像知道自己要找什么,却又不知道该从哪里下手。
这就说明你的分析目的不明确。
所以这时应该要先想想:自己具体要什么,才知道接下来要去找什么,分析什么。
因为明确目的就是为了知道,接下来应该去获取什么数据。
如果目的不明确,就不会知道哪个变量是核心变量,也就不知道哪些数据分析出来,可以用来衡量效果。
获取数据
所以为什么要先明确分析目的,因为接下来才知道要去获取什么数据。
获取数据的方式通常有两种:
一是类似做活动、产品ab测这种,数据统计要经过开发,需要事先想好用什么数据来衡量效果。
这类数据在事先规划时,要注意是否去重,是统计人数还是次数,有没有其它影响数据的因素,是否可避开等等。
一种是类似文章阅读量、转发量这种,是依附第三方平台给的数据整理。
这类数据的获取就很简单,把第三方给的数据整理出来即可。
不过用第三方给的数据也有不足,就是会有所偏差,而这些偏差是我们不知道或无法判断的。
整理数据
首先,千万不要边整理边分析,因为那样效率真的很低!
然后,整理数据其实也是一门学问。
比如你可以把它整理成这个彩虹鸟样。
也可以整理成这样简单大方:(我就喜欢这样,但它不一定适用所有,字看不清就算了)
数据表的整理忌讳是:
1、密密麻麻2、色彩斑斓3、看数据时,找个数据要半天
如果实在不知道怎么整理才好看,那就遵从一个原则:简单点。
毕竟整理数据是为了更方便地看数据,也是为了更方便地分析数据有没有端倪。
平时也可以多看看其它各类设计,提高审美水平。因为审美这种东西,应用于万物。
分析数据
数据分析的目的一般有三种:
一是看数据有无异常,会不会影响数据统计;二是根据分析目的,得出结论;三是根据数据,得出结论之外的结论。
看数据有无异常,可以和之前的数据对比,或根据常态(比如没有人阅读,却有转发量)分析。
根据分析目的,得出结论。这就要结合产品或业务来分析,也和分析目的息息相关。
因为明确了分析目的,就知道要看什么数据。知道要看什么数据,就知道这些数据的起伏结果是正还是负。
而数据分析,不就是要分析目的效果是“正”还是“负”的问题么?
最后,根据数据,得出结论之外的结论,举个例子:
【栗子】
目的:分析脑洞运营某篇文章一周的阅读率结论:文章7天阅读率=XXX发现:在周末的阅读率会明显下降,说明用户在周末的阅读欲望较差,可能放假想放松不想学习。
这个发现就是在目的结论外的结论,而这个分析,真的理论无凭,实靠经验了。
得出结论
其实,数据分析的同时,也就在得出结论。
所以这一part,把上面的数据分析转换成文字,就行了哈哈哈哈哈哈~~
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16