数据分析是解构指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的小白过程。在实际应用中,入手数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。当然,在我看来数据本身并没有任何价值,正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。
数据分析(Data Analysis)——这个词真的是如雷贯耳,装B一绝啊!甭管什么玩意,上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛,找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲,我对“数据分析”的概念知之甚少,仅有的那点理解:统计数据,分析数据,大数据(Big Data)。
如何对产品进行数据分析呢?或者说对我这样的一个数据分析小白来讲,该从何入手数据分析呢?思维方式决定行动结果。
***要点:什么是数据分析?
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际应用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。当然,在我看来数据本身并没有任何价值,正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。
第二要点:为什么数据分析?
有人说,老板要看数据;也有人说,VC投资需要;也有人说,公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多,我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想,大概是因为我是个乐观的孩子吧?)
事实上,数据分析的原因大概如下几点:
第三要点:如何数据分析?
1、数据建模:明白了数据分析动机,究竟什么样的数据指标才能达到期望的效果呢?那么首先必须解决数据指标的定义,个人认为搭建数据指标模型大致要考虑以下三大要素:
当然,也不能凭空瞎造数据吧?!数据指标模型一般有以下三个途径设计:
数据分析目标的调整,必然伴随数据指标的变动。尊重事实、实事求是,了解数据指标的调整的意义及可能给产品带来的后续影响,我觉得这是一种可取的改变态度。如果说只是为了改变而改变,无视事实、较低期望,这样的调整还有何意义呢?
数据分析过程
2、数据来源:数据分析的对象是数据,数据从哪来?数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性,所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种:
3、数据分析:单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西,还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。
4、分析方法:有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值,精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。
行文小结
数据分析的核心并不在于数据本身,而在于设计有意义、有价值的数据指标,通过科学有效的手段去分析,进而发现问题优化迭代。数据分析因价值而存在,数据分析本就是一个价值增量的过程。无论分析给出的结果是积极还是负面,都是价值承载体,必须以客观的态度面对。数据分析是检验产品设想的***说服力的工具,但忽略数据分析背后人性的思考,那数据分析也就在根本上失去了意义。
管理学大师彼得.德鲁克说过:你无法衡量的东西,你也无法管理。数据分析可以有效的制衡产品经理本身的那种内在妄想,通过数据分析能帮助我们找到更加合适的产品和市场,甚至说缔造出一个更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。
责任编辑:未丽燕 来源: 简书 数据分析大数据(责任编辑:时尚)
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