我是Tennoja哥，目前在北京做產(chǎn)品經(jīng)理。在產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作中，分析數(shù)據(jù)是必不可少的。利用分析結果進行產(chǎn)品決策和重新報價，已經(jīng)成為產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能。最近系統(tǒng)學習了《產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析》這門課，發(fā)現(xiàn)《9種數(shù)據(jù)分析方法》很實用?，F(xiàn)在我總結一下，用自己的理解做一個總結?！? 數(shù)據(jù)分析方法”如下:以下按照“拿什么來比”和“拿誰來比”來解釋:日常數(shù)據(jù)值通常有兩種:1)絕對值:數(shù)據(jù)本身具有參考價值，比如電商的銷售額，文章閱讀數(shù)；2)比例值:需要看比例值來獲取相關的價值數(shù)據(jù)，比如留存率、活躍度等。

簡介:數(shù)據(jù)分析教師需要哪些「專業(yè)技能」？如果有人建議你學習R語言，tableau，PowerBI，那么我建議你從最基礎最核心的方法數(shù)據(jù)分析開始。在一個年銷售額不到10億的電商公司(行業(yè)內大部分電商公司年銷售額可能都不到1億)，只要你掌握一些基本的數(shù)據(jù)分析方法，配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)型操作了。

內容雖然簡單，但細節(jié)上充滿了實用技巧。對比法是所有方法中最基本也是最廣為人知的方法數(shù)據(jù)分析。俗話說，沒有對比，就沒有分析。我說的是比較分析。在實際分析場景中，比較有不同的應用維度。比如有環(huán)比、同比、橫向比、縱向比、絕對值比、相對值比等等。下面來解釋一下它們不同的應用場景。1.絕對值的比較和相對值的比較從概念上講，絕對值包括正數(shù)、負數(shù)和零值。

近年來，互聯(lián)網(wǎng)進入大數(shù)據(jù)時代。在經(jīng)歷了12、13年的熱炒后，人們逐漸冷靜下來，更多地關注如何利用大數(shù)據(jù)挖掘潛在的商業(yè)價值，以及如何在企業(yè)中實際應用大數(shù)據(jù)技術。隨著大數(shù)據(jù)應用的討論和創(chuàng)新，個性化技術成為重要的落地點。隨著人們認識的逐漸深入，一個概念悄然產(chǎn)生:用戶 UserProfile，完美地抽象出用戶的信息全景，可以視為企業(yè)應用大數(shù)據(jù)的基礎。

趙興峰老師講課數(shù)據(jù)分析最常用數(shù)據(jù)分析思路與方法:比較分析、比較分析案例、思路、方法、模型、比較分析。1.描述性分析:發(fā)生了什么？這是最常見的分析方法。在業(yè)務上，該方法為數(shù)據(jù)分析 division提供了重要的指標和業(yè)務度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析老師可以通過這些賬單得到很多客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是描述性分析的方法之一。

2.診斷分析:為什么會發(fā)生？描述性數(shù)據(jù)分析的下一步是診斷性數(shù)據(jù)分析。通過評估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具使數(shù)據(jù)分析 division能夠深入分析數(shù)據(jù)，并深入到數(shù)據(jù)的核心。一個設計良好的BIdashboard可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時間序列進行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。3.預測分析:可能會發(fā)生什么？預測分析主要用于預測。

沃爾瑪經(jīng)典營銷案例:啤酒和紙尿褲“啤酒和紙尿褲”的故事誕生于20世紀90年代的美國沃爾瑪商店。沃爾瑪?shù)某薪?jīng)理們在分析銷售數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)了一個不可理解的現(xiàn)象:在特定情況下，“啤酒”和“紙尿褲”這兩種看似毫不相關的商品，經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中。