京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA持证人简介:
程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等大厂担任产品经理。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3881?targetId=6832&preview=0
人力驱动广告投放:以购买便宜流量为例,商务发现便宜流量后,需通知运营进行试投放,运营分析后找财务申请资金,投放后还要分析效果并写报告,过程繁琐,依赖个人且效率低,易出现沟通成本高、决策风险大等问题。

数据驱动广告投放:任何公司投流,都一定要搭建流量监控体系,自动监控流量报价,发现便宜流量后自动进行小流量试投放,依据 ROI 选择最佳渠道并自动投放,同时利用人工智能准备物料,最后自动汇总结果,相比人力驱动更加稳定、高效,经验可继承。


北极星指标:数据驱动业务的前提是目标可量化且可驱动,不同产品或公司的北极星指标不同,如社交平台关注活跃用户数,美团在一定阶段更注重订单完成数。确定北极星指标后,数据可依据该指标进行决策,明确业务重点方向。

业务流程模式化:业务流程一定要总结、通用且可复用,以电商订单处理流程为例,各环节都要固化,数据才能在相应环节发挥决策作用,比如选择快递公司时可依据用户偏好和购买物品进行决策。同时,业务流程并非一成不变,要根据实际情况优化,如拼多多简化购物流程,如何判断流程是否模式化?就看新人能否依据文档完成工作来判断



搭建原因:以腾讯体育为例,不同业务如足球会员、篮球会员充值,在数据处理上存在大量重复工作,数据平台可将数据加工成半成品,提高数据处理效率,减少重复劳动。

平台分层:数据平台包括数据采集,收集用户行为数据、融合第三方数据;数据清洗包括处理脏数据,进行关联转化备份;数据处理,即可视化分析、建立决策模型;比如依据历史广告投放数据决定是否再次购买某平台流量和数据应用,提供决策建议、异常报警、自助分析工具等。

数据分工问题:数据归属不明确,业务部门和数据中台可能因数据所有权产生矛盾。解决方案是数据共有,业务部门和数据中台都有权获取所需数据,避免数据垄断。
资源问题:数据中台可能因资源有限拒绝业务部门的数据需求。解决办法是支持共建,开放数据接口,让业务部门在紧急时可自行获取数据。
算法结果可解释性问题:算法团队提供的预测结果可能难以解释,导致与业务部门产生矛盾。双方需协商确定是注重可解释性还是效果,若注重可解释性,算法提供简单模型但不负责准确率;若注重效果,算法需为结果负责。
数据安全问题:数据中台存在数据安全风险,如员工可能获取并泄露敏感数据。解决措施包括建立审批流,限制人员访问超出权限的数据;个人尽量不接触原数据,通过结果数据实现业务需求;对部分数据进行脱敏处理,如隐藏手机号中间几位。

目标用户定位:通过白盒化和黑盒化两种方式确定目标用户,白盒化即依据用户经济条件、性别等可解释信息,如盒马典型用户为 40 岁以上经济条件较好、掌管买菜大权的女性,但上海男性用户在盒马消费也较多。黑盒化指利用人格算法,虽不可解释但能筛选出精准用户。

转化路径设计:盒马门店选址都是在潜在用户集中地,通过发券鼓励线上购买,之后利用短信精准触达附近潜在用户;也加大地推,依据数据选择潜力小区摆摊,提高拉新效果,且数据可助力经验复制到新城市。

数据处理方法:介绍潜在用户模型,依据用户特征扩大潜在用户池;通过数据关联,如设备 ID、邮箱地址等判断多账号是否属于同一用户。
业务数据分析是CDA数据分析师一级的重要考点。

项目背景与问题:国企部门开服务点涉及多部门,规划部、考察部和选址部领导希望开店,对外洽谈商务可能因租金问题有异议,导致决策困难。

数据驱动解决方案:分析各部门痛点,为领导提供决策数据(如点位人流量、潜在用户数量等),为商务提供数据支持以申请租金调整,解决各方问题,赢得信任,促进合作。

程靖老师详细解读数据驱动业务本质,对比人力驱动的弊端,强调北极星指标和业务流程模式化的重要性。深入探讨数据平台搭建、作用、面临的问题及解决办法,并分享 C 端盒马拉新和 B 端国企服务点选址的实战案例,助力同学们在工作学习中更好地运用数据推动业务创新发展。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3881?targetId=6832&preview=0
如果大家想听程老师完整版分享视频,可以微信扫码免费学习。同时,也期待大家持续关注 CDA 持证人的后续活动,获取更多专业知识和行业经验~
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01