高级数据分析师证书怎么查询?解锁高薪密码,零基础备考!

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数据分析的模型

购物篮分析:揭示商品的相关价值

购物篮对用户的消费数据进行分析研究,探索产品之间的联系。比如"啤酒+尿布"的经典案例。通过支持度(A和B同时购买的订单数/订单总数)、置信度(A和B同时购买的订单数/ A同时购买的订单数)、改进度(支持度/(A购买的订单数/订单总数× B购买的订单数/订单总数)等指标来判断。可以识别被忽视的关联,可以优化产品组合,并且可以增加销售额。

数据分析的步骤

首先,看看目前的形势

这个月和上个月相比,新用户的趋势是什么?留存率的总体趋势是什么?

工具:趋势图、直方图、分布图、热图等

目的:一是整体感知,建立"数据图"

②再次分析原因

例如:损失是否集中在某一渠道?用户是否卡在某个步骤上?

方法:回溯事件路径、聚类比较、相关分析或回归分析

目的:将异常点与业务逻辑联系起来,而不是仅仅停留在"发现现象"的阶段。

数据分析的方法

在这一点上,有五种可用的方法:周期分析,投入产出分析,结构分析,层次分析和矩阵分析。

周期分析法是根据业务特点,分解业务发展随着季节变化、生命周期变化、投入产出变化而产生的模式。通过与常规趋势的比较,发现问题。

投入产出分析是根据商业行为投资的强度和过去的数据经验来预测可能产生的影响。如需调查:是否因该业务执行不力导致数据异常

结构分析、层次分析和矩阵分析则通过对多个企业的比较,发现平均数所掩盖的问题。还有一些常见的术语,如ABC分类法、80/20分类法等,实际上是层次分析的特殊形式(如下图所示)。

数据分析的思路

1. 简单的趋势

通过实时获取趋势,了解供应商准时交货情况。如产品类型、供应商区域(运输因素)、采购金额、采购金额占供应商的比例等。

2. 多维分解

根据分析需求,从多个维度对指标进行分解。例如产品采购量、供应商规模(需要量化)、产品复杂程度等维度。

3. 转化漏斗

根据已知的转型路径,利用漏斗模型对转型的整体和各步骤进行分析。常见的转换场景包括不同供应商准时交货率的趋势等。

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