2019-10-14
一、数据分析的基本环节
a.明确分析的目的所在（解释某个现象 或 找出问题发生的原因）
b.熟悉业务数据（数据来源、数据指标的含义、产生数据的相关行为、数据更新周期等）
c.作出假设，并设法找到验证的方法（如选定指标从而进行量化分析）
作出假设时考虑数据关联性（“啤酒与尿布”）
d.基于正确合理的数据源得出分析结论
e.驱动产品改进 或 推进解决问题（分析落地）
二、数据分析的基本性质
a.目的性强，由结果和目的指导分析工作的进行，因此进行任何工作前都应有明确的目的，单纯地查看数据并无实际意义
b.主观性强，分析得到的结论未必被接受和有用，因此从事数据分析行业应保持包容、乐观、积极和谦虚的心态。要善于聆听他人的意见，且当分析效果甚微时，能够做到昂首阔步地迈向下一个尝试。
c.因为要从大量数据中找出发生问题发生的原因或是解决问题的办法，且有用的分析结论应是基于正确合理的数据产生的，所以进行数据分析工作时应保持耐性和严谨。同时还要善于提出问题和作出假设，找出数据当中更多的关联性和独特性
d.数据分析工作是为了更好地改进产品和提供更好的服务给用户，因此当得出自认有效的分析结论时，应该尽量让团队认可自己的结论，在给出可落地性建议后积极推动建议的真正实施。
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