掌握好数据分析,大多数的企业都不会拒绝你


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4月17日,有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国,具体时间尚未确定。从那以后,亚马逊只在中国保留了两家企业,一家是Kindle;另一种是跨境贸易,主营业务电子商务将全部退出中国。

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一些网友表示震惊。 “我昨天刚买了一本关于亚马逊的书。今天是不是要退出中国?”

更多人是预感。 “过去几年,存在感变得越来越弱.”

亚马逊在中国的崩溃离不开互联网经济衰退的影响。

但在同样的环境下,竞争对手阿里表现良好:阿里2018年第三季度营收为851.48亿元,同比增长54%。

大数据是阿里巴巴逆势增长的秘诀。早在2008年初,阿里巴巴就通过查询数据的下降预测了全球金融危机。在经历了这场艰苦的战斗之后,马云意识到了数据的重要性,并制定了“数据,财务和平台”三种策略。

2016年,马云发表公开声明:

“这些数据将在未来30年取代石油,成为最强大的能源。”

只需要数据分析功能

中国商会数据分析统计部门也认为,未来中国基础数据分析人才的差距将达到1400万。

在大数据时代,一切都可以数字化。几乎每个人的工作都与数据密不可分:大多数技术职位每天处理数据;产品帖子一直在盯着用户数据;销售职位涉及ROI,GMV等。数据;新媒体将统计阅读相关数据.

掌握基本的业务数据分析功能已成为必需。

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什么是业务数据分析?

业务数据分析是指业务理论的基础,从数据分析开始,依靠统计工具,用于决策优化目的,深入了解数据背后的法则,并为业务创造最大价值。简而言之,它以数据证明为指导,协助业务决策并实现有效增长。

业务数据分析的起点是某种情?鱿碌男枨蟆8菪枨竽勘辏ǔ【埃菇ǚ治隹蚣埽ǚ椒ǎ崛∷璧氖葜副辏ㄊ荩檬实钡墓ぞ呤迪郑詈筇崛〗崧郏鼋ㄒ榛虿呗浴?

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哪些工具用于处理业务数据?

事实上,商业数据分析的基本应用并没有太高的技术门槛,对文科友好,而且易于上手。

因为它强调商业思维,所以各种技术工具只起辅助作用。从数据采集 - 存储 - 清理 - 显示 - 计算 - 建模到最终输出报告,只能依靠Excel执行业务数据分析。

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Excel贯穿整个业务数据分析过程

您的Excel销售数据表可能如下所示:

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可以看出,数据之间的关系非常不清楚,更不用说基于此的决策了。

使用Excel进行高级处理后,您可以将此表单转换为基于销售管理分析器的交互式财务报表。

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基于这种形式,可以更直观地观察公司的各种产品如何变化,了解其背后的根本原因,并采取更精确的措施。

但是,如果您想更好地理解业务数据分析,除了Excel之外,还需要掌握以下技术工具:Excel,tableau,Python,SQL:

Tableau:tableau是一个非常简单的操作软件,您不需要编写代码,数据导入和加载都是向导式的。

作为小白的一款非常好的软件,画面内置了许多漂亮的视觉图表,无需考虑色彩匹配,并可在导入表格后处理格式。

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Tableau自己的可视化图表

Python:Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供了各种库。 NumPy,SciPy,Pandas和Matplotlib库共同构成了Python数据分析的基础。

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SQL:是一种特殊的编程语言,主要用于访问数据和查询,更新和管理关系数据库系统。这是一个相对好的工具。

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如何深入了解数据背后的法律?

2013年,着名的咨询公司Gartner总结并总结了一套数据分析框架,包括四个层次的分析:

描述性分析:发生了什么

诊断分析:为什么会发生

预测分析:可能发生的事情

处方分析:做什么

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将Gartner的数据分析框架应用于简单的业务分析案例:

业务分析师观察到最近的羊肉产量特别低(描述性分析)。经过调查,他发现这是因为羊圈中有500只公羊和100只母羊;绵羊的性别比例严重失调(诊断分析)。考虑到喂养成本,连续三个月后的收入(预测分析)不够。

通过市场调查,他发现绵羊的价格在2月达到最高,达到7月份的最低点。因此,他建议羊圈主人:在2月份出售部分公羊,在7月份购买适当数量的母羊,平衡鸡群的性别比例,并获得最高回报(处方分析)。

除Gartner的数据框架外,5W2H模型在数据分析中很常见:

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5W2H对应于:为什么,什么,谁,何时,何地;怎么样,多少钱使用5W2H模型分析用户的购买行为,所考虑的方面将特别全面:

原因:购买的动机/目的是什么?

什么:购买的主要产品是什么?

谁:用户有哪些特征?

何时:用户通常何时购买?

地点:用户从哪个渠道购买?

方法:用户喜欢哪种付款方式?

多少:价格段销售如何分配?

业务数据分析需要哪些功能

在实际业务场景中,除了掌握上述数据分析框架外,还需要掌握以下类型的功能:

强大的行业知识储备:了解行业形势是良好业务数据分析的基础;除了公司和竞争对手的数据之外,这还要求您继续阅读与行业相关的报告并积累行业知识。

分析思维:分析思维是业务数据分析的核心,它要求商业数据分析师具有强大的逻辑分析能力。毕竟,可以完整地分析完整的逻辑链并最终做出决策。

通信报告功能:完成完整的业务数据分析程序后,您需要向领导者报告。只有与自己的企业联系,并且只是了解领导力,才能采纳您的结论。

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