数据分析-记录

对于数据分析都有一个浅显的认知，那什么是数据分析呢？
数据分析是基于业务背景与目标，分析不同变量之间的关系，变量之间的对比，从而解释并指导业务。

数据驱动业务5步法
设定目标 => 感知问题 => 提出假设 => 分析数据 => 快速实验

数据存在客观性，有时候会出现偏差；那数据分析的误区有哪些？
数据分析的误区1：过分依赖数据
数据要与现实情况和尝试相结合，过度依赖数据会出现幸存者偏差的情况；
数据分析的误区2：为了分析而分析
没有找到结论，只是为了分析而分析；
数据分析的误区3：片面的数据样本
片面的数据样本 ，不能解决所有问题；
数据分析的误区4：错判因果关系
不能过早确定影响目标的因果，综合分析后才能确定；
数据分析的误区5：扭曲的数据表达
同一组数据，通过不同的数据图表可以呈现不同的结果，需要警惕被视觉效果所蒙蔽。

数据思维的核心能力：
1、懂数据
用户数据、行为数据、业务数据
什么是好的数据指标？
虚荣性指标：浅层的表面数据指标；现阶段看起来很好，但在未来价值很少的指标。
北极星指标：经营层面的数据指标；能够反应公司产品想要传递给用户核心价值的参数
2、看数据
常用的数据分析方法：
公式法：针对某个指标，使用公式层层分解该指标的影响因素。
象限法：通过坐标的方式表达出想要的价格并推导出对应的策略，是一种策略驱动型思维。常用于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。
对比法：就是用两组或两组以上的数据进行比较，比如时间维度上的同比和环比、增长率与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
漏斗法：漏斗分析是一个流程话的思维模型，通常用于流程转化分析；例如用户注册、电商下单、内容浏览等；通过漏洞分析找出有问题的环节，从而优化流程。
3、用数据
通过数据驱动增长；围绕用户增长模型AARRR，通过数据分析提高各个流程的转化率，从而促进整体业务增长