数据分析师到底是做什么的?报名入口官网,考试必备指南!

【数据分析师到底是做什么的】数据分析师是负责收集、组织和分析行业数据,并通过专业方法挖掘商业价值的专业人员。数据分析师主要负责从大量数据中提取有用的信息,并通过分析这些信息帮助企业和组织做出更明智的决策。

数据分析的模型

KANO模型将用户需求分为基本类型、期望类型、激发类型和未分化类型。基本需求是痛点,必须得到满足。提供预期需求会提高满意度,而不提供预期需求会降低满意度。兴奋型需求是超出预期的令人惊讶的功能。没有差异化需求的用户不会在意。如果业务提出8个功能,使用KANO模型让业务人员填写满意度调查问卷,对基本类型(痛点功能)进行优先级排序,合理规划产品功能的优先级。

数据分析的问题明确

这是最容易被忽视的一步,但实际上是最重要的一步。当你收到一个模糊的问题,比如一个产品经理说,"新用户的数量最近有所下降。,很多人的*反应是打开数据库查看数据,运行图表。但事实上,这种"直接开始"的方法是效率*的。
你需要先问自己:哪个渠道的用户在减少?有季节的影响吗?用户注册后是否完成密钥转换路径?
只有清楚地分解问题,我们才能知道应该查看哪些字段、检查哪些表,以及通过哪些维度减少时间、用户和事件,从而避免在无效信息上浪费时间。

数据分析的方法

一些常见的分析方法对应于这三种形式。例如:

杜邦分析法对应于全成分指标体系。它主要用于评估企业经营质量,分解财务指标,监控经营活动的结果。

UJM方法对应于基于流程的索引系统。主要用于梳理用户行为路径(尤其被互联网企业广泛使用),清晰了解用户转化方式。

RFM方法对应于一个并行的指标体系,主要用于对用户的消费行为进行分类,区分高、中、低消费和需要唤醒的紧迫性。

数据分析的基本流程

1. 为什么分析?

首先,你要知道为什么要分析?弄清楚这个数据分析的目的。例如,什么类型的客户总是延迟交付日期?你所有的分析都围绕着回答这个"为什么"展开。避免不符合目标的重复返工。这个过程会很痛苦。

2. 分析的目标是谁?

有必要记住明确的分析因素。统计维度是供应商的数量、产品、行业竞争趋势,还是供应商的规模等。避免将数量作为产品来计算。将产品计算为数量将导致非常不同的结果。

3. 你想达到什么效果?

通过对各维度产品类型、公司采购周期、采购条款的分析,找出真正的问题所在。例如,对于本分析中的薄弱环节供应商,无论是集中采购还是维持现状都不符合利益*化原则。通过分析,找出了问题的真正根源,发现精细化的采购管理变得极为必要。

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