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重溫名偵探柯南,解讀數據分析思維
時間:2018-08-30來源:www.aaa-cg.com.cn點擊量:次
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福彩3d跨度走势图带连线 www.rwclcu.com.cn     柯南一直是我們的童年經典,而柯南中最重要的就是柯南的推理階段。在小編看來,推理就跟數據分析一樣。通過搜集數據(證據),然后一步步的數據分析,最終得出結論(找到犯人),今天小編帶大家看看,如何在用大數據分析的思維邏輯解決日常問題!




一、探索性分析

進入DT時代,海量雜亂的數據不斷涌來,我們需要理清頭緒,探尋數據間的內在聯系。在動漫故事中,柯南總是將所有證據/數據搜集到一起,然后尋找其中的規律,完美地示范了如何收集證據和數據并從中獲得洞察。在一個大雪紛飛的深夜,一個女人離奇死亡,沒有目擊證人,身上刀痕參差不齊,盡管連宿在附近房間的柯南本人也沒有在案件發生時發現端倪,但他依然表現得有條不紊。

首先,他逐個盤問別墅中的每一位客人,不管對方人設是冷靜縝密、還是神經兮兮。然后,他將這些人的語言與行為如拼拼圖一般,拼在了一起,并理出了一個時間線。在這個過程中,他不斷地思考:

 

哪些信息能支持自己的假設?

哪些信息互相矛盾?

我還需要回答什么問題?

之后我需要做什么,才能回答這些問題?

——這就是所謂的探索性分析。

探索性數據分析(EDA)是數據分析過程的第一部分。 在這個階段需要完成以下幾個重要:

弄清楚數據是什么;

建立你想問的問題以及如何表達它們,

找到最好的展示和洞察數據的方式,以得出重要的見解。

探索性數據分析更重視從數據中發現數據分布的模式(Patten)和提出新的假設。我們在探索—尋找線索,就像柯南那樣,通過定量和可視化的方法,不僅梳理出趨勢和模式,還能發現偏離模型,離群值和意想不到的結果,繼而幫助我們提出問題,找到下一步采取的措施。

 

 

一切發現符合假設的、不符合假設的

都是為了最后一步一步走向真相

 

二、如何讓數據分析更有效果

在數據分析時,我們需要了解什么樣的數據展示才是對結果的最好展示,如果單純地去看一個數據是沒有太大意義的,而且數據本身有時也具有欺騙性,比如:從運營同學那里得到日新增用戶數1W,那么單純看這個數據沒有什么意義,我們可以說這個數據很好,因為看上去很大,但是你可能沒有看到同期的數據,有可能昨天的數據達到了2W,所以,對比才能更好的展現數據的可用性,得到的比率是最具有說服力的。

另外,通過對比不同的渠道,對比不同的版本,對比不同的用戶群等不同維度的數據,都可以從側面反映出這個數據的真實情況。

同樣的,數據不是一成不變的,需要動態查看,單純只看一個點的數據情況是沒有意義的,比如我們在數據中加入時間維度觀察數據整體的變化趨勢,這樣才能更為客觀的判斷產品的健康程度。

 

三、如何成為具有數據思維的運營人

1、分析要有深度

深度是指數據分析對企業的支持程度,當企業面臨決策難題時,數據分析若要有深度,則要全面回答3個問題:

企業的現狀和問題是什么?

問題為什么會產生?

企業該怎么辦?

這3個問題若未答全,則分析的深度就會有所缺失。缺失深度,也就只看到表面的數據累計卻看不到本質的問題??梢源游侍獾謀局食齜?,從“是什么”“為什么”“怎么辦”3個角度思考。

提問是思考的翅膀,善于提問,勤于思考,我們就能達到數據分析的深度,只有不斷的鍛煉和學習才能在深度深耕。



2、數據要有可信度

可信度是指分析結果的可靠程度。要有信度,需滿足三個條件:對比要可比、差異要顯著、描述要全面。

-對比要可比

基礎數據基數要具有可比性,不能將基礎數據與其他數據進行混合對比,缺少對比的可能性。

-差異要顯著

在精細化營銷時,往往通過數據來理解不同用戶的差異;根據差異性制定運營策略。

-描述要全面

當刻畫一組數據時,不僅要描述這組數據的一般水平,還要考慮到這組數據的波動水平。如果波動很大,一般水平對數據總體的代表性就會很差。只考慮一般水平而不考慮波動和差異,會使數據的可信度大大縮水。

所以,數據分析要有深度和寬度,以兩種不同角度分析問題,結果才更具有說服力。


3、分析要有效度

效度,指的是效率和速度。數據分析速度越快、成本越低,則效度越高,成效越顯著。


4、分析要有通度

在數據分析前要找到分析的目標,帶著問題去分析,也就是了解前期數據分析的需求,后期需要做數據匯報才具有針對性,目的性。溝通的順暢度即通度,通度高低直接影響數據價值的發揮水平。

PS:如何提高溝通效率不影響進度,有“三用三不用”原則:能用圖表就不用數據;能用圖片就不用文字;能用動態呈現就不用靜態展示。

用戶行為路徑之太陽圖

-能用圖表就不用數據:一圖頂千言,圖比數據跟具有說服力。

-能用圖片就不使用文字:文字多了就容易誤導用戶,同時也不夠形象表達目標。

只需要點選就能快速分析轉化的SEM報表

-能用動態呈現不用靜態展示:在表達事物隨著時間的變化而變化時,動態呈現能還原真實,比靜態展示更能讓人產生身臨其境之感。

版本迭代 快速衡量

分析各版本中新增用戶對該事件的轉化情況


四、如何將數據落地

數據運營是運營人員將數據結果轉化成運營策略,用數據做決策/制定策略,既要知道分析過的數據結果能夠證明什么,也要知道數據做不了什么;個人的認知、經驗是有限的,不能過于夸大也不能過于激進。

此外,對數據的有效分析利用與運營者和團隊都息息相關,自上而下的推動和引導是最好的結果,高層有數據化運營的戰略和意識、管理層有數據化運營的指導經驗,執行層能將數據化運營的落地,在團隊工作中注入數據思維的基因,培養使用數據結果判斷總結的習慣,通過專門系統的培訓推動企業的數據標準化。

最后,數據分析工具和各類模型的使用,也是數據分析技能基本要求,比如:多維度分析、交叉分析、海盜模型、用戶分層模型、RFM模型、 AB測試等。


 

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