数据思维

前言

我认为数据思维是一种对数据双向的思考:

1. 从正向理解数据思维是以数据为基础, 用数据描述事实
2. 从反方向说数据思维是思考数据背后隐藏的意义, 为什么会导致这样的数据结果

数据分析流程:

1. 描述现状--业务理解(建立指标)
   • 企业视角: 业务模块拆分与盈利模式分析(用户流量结构与流量的来源)
   • 用户视角: 产品体验流程
2. 寻找规律--指标监控分析(各种图表, 直方图, 饼图, 折线图..)
   • 对比分析/漏斗分析/拆解分析...
   • 预测建模/实验评估
3. 推动改进
   • 业务调整
   • 体验优化
4. 数据验证--闭环验证改进结果
   • 成功
   • 失败/未发生变化: 返回监控指标的选择

数据分析能力:

1. 硬技能(基石, 决定数据分析能力的下限): 分析方法, 实际操作
   1.1 方法
   • 定位(定位核心问题所在): 对比分析, 漏斗分析, 拆解分析, 相关性分析...
   • 量化(衡量问题严重性): 统计推断, 预测建模, 实验评估
     1.2 工具
     Excel, R, Python...
2. 软技能(放大器, 决定数据分析能力的上限): 分析思路, 任务交付
   标准工作流: 需求评审, 排期制定, 需求对齐, 验收结果, 项目复盘
   • 需求评审: 合理可实施性, OKR
   • 需求对齐: 消除认知偏差(倾听 + 过滤 + 总结 + 确认 + 换位思考)
   • 项目复盘: 总结提升

抖音DAU案例分析

1. 描述现状: 基于业务理解, 按照视频分类进行用户观看分类统计
2. 寻找规律: 基于 "偏好系数" 定位用户个体偏好视频预测
3. 推进改动: 推动推荐系统中 "偏好视频" 的推荐策略的改进