1、明确数据分析的目的是什么,而不是纠结要用什么分析方法,结果导向才是最好的。
2、懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
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3、数据分析方法论:营销(4P、用户使用行为、STP理论、SWOT);管理(PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART);
4、根据实际情况选择分析用的方法论,切勿生搬硬套。(常用的方法论针对点:PEST针对宏观方面/行业分析;逻辑树针对具体问题;4P针对产品/公司整体经营分析;5W2H针对业务/用户行为分析;用户行为理论针对用户群体研究)
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5、用户行为理论:认知-熟悉-试用-使用-忠诚
6、数据清洗:去重:快捷方式“删除重复项”或者是“数据透视表”统计重复值数量;
替换:定位空白格+CTRL ENTER 将其替换成平均值/“查找”“替换功能”换掉错误值
监测错误项:IF、COUNTIF、OR
7、数据抽取:数据-分列(把一列里面的东西变成几列);随机抽样(RAND函数)
8、数据分析:现状分析(对比)、原因分析(细分)、预测分析(预测)
9、数据分析主要方法:杜邦分析法(指数公式拆分)、综合评价分析法(确认各项权重,后计算综合评分比较)、漏斗图分析法(金字塔原理懂的哈)、矩阵关联分析法/象限图分析法(四象限懂得哈)
10、数据透视表
11、数据展现:图表
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12、图表美化:省墨水,简洁、整齐、易吸收,注意颜色搭配、对比醒目
13、报告撰写:展示分析结果、验证分析质量、提供决策参考
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