
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
在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26