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数据化运营速成手册

数据化运营速成手册

作者: 戈小蓓 | 来源:发表于2020-09-09 09:01 被阅读0次

    总结:

    1、定义数据的维度和指标:维度分类,指标定量

    变量分类:分类变量、有序变量(有大小关系不能四则运算,年级、年龄段)、数值变量(数字型)、逻辑变量(二元分类变量,性别、阴阳性)

    2、图表认知
    • 散点图:核心在于发现变量之间的关系

    气泡图反应三个kpi的变量关系

    波士顿矩阵:分类矩阵形成决策,难点在于如何构建分类指标,即散点图横纵坐标分别代表什么且两个指标要相互独立

    描述统计→散点图(观察变量间的关系)→分析建模获得结论→由其他简单图表表达简单结论

    • 柱形图:核心思想是对比,有对比才有信息

    最大最小值标准化 N=(X–min)/(max-min)

    • 折线图:核心是趋势变化

    • 面积图:观察动态数据结构变化

    • 雷达图:进行静态的多维度对比

    3、图表元素
    • 坐标轴设置:最大值和最小值决定了坐标轴丈量范围。坐标轴是否合理取决于是否展示出足够差别、它的范围是否大于数据序列的四倍标准差(excel标准差函数stdev.p)

    • 线性趋势线:实质是一条一元一次线性回归方程,它衡量了两组数据间的线性关系,即随着一个变量的增长另一个变量怎么变。要结合R平方值看,大于0.6才有意义,R平方值代表了现实数据可解释度

    注意:要对变量进行回归前要先看两个变量关系是否有现实意义,避免伪回归先求相关系数,若是相关系数太低,建立回归关系就没有意义。

    • 移动平均:在时间序列中,N期移动平均就是当期值为终点,计算过去N个值的算术平均数。意义在于预测趋势。(线性回归预测是通过变量之间关系,移动平均预测是通过序列本身信息实现)

    • 涨跌线:添加图表元素→涨跌线,目标和实际销量的差值

    4、数据运营流程:

    业务理解→数据需求提取→定性分析→数据获取→数据清洗→数据认知→建模分析→结果呈现→策略建议

    数据认知:数据源质量→数据集质量→数据类型→平均水平→数据分布→量变关系→多维交叉顺序

    5、数据理解
    • 协方差:衡量数据之间变动关系

    • 相关系数:correl函数,衡量变动方向和变动幅度,不能表达因果关系

    • 66原则:谁什么、有多少、在哪里、什么时候、怎么样、为什么

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