数据分析时方法有哪些？该如何得出结论？

分享实录:大家好，我是支付宝的杰瑞，很高兴有机会和大家交流一点数据分析的经验。首先，数据分析与数据分析的区别在于数据分析与数据分析的区别。你认为分析是在数据之前还是之后？我们必须有数据才能开始分析吗？其实分析更多的是基于对业务的理解，而数据是用来验证你的分析和判断的。现在有一句流行的话，“每个人都是数据分析师”，因为只要我们能理解业务，即使没有数据，我们也可以制定分析思路。假如你对业务的理解跟不上对方，那么你只能成为取数的工具，只能取数来验证对方的分析思路是否正确。从而把自己从一个脑力劳动者变成一个体力劳动者。新的数据分析师特别容易陷入这种状态。理解业务的重要性不仅体现在这里，对于任何业务的数据分析师来说，理解业务都是第一位的。例如，一些数据分析师刚到一家新公司，对业务有一个大致的了解，并立即以极大的热情探索新公司的数据、每个表、每个字段的含义以及他们可以做什么分析。这样，他们可能不会在数据的海洋中出来一个月。这样做会有很多缺点:1、效率很低，你很容易被数据表之间的各种关系所混淆。2、你知道数字仓库有这个数据，但你不知道这个数据是怎么来的，你无法掌握数据的质量。3、你只知道数据仓库里有这些数据，但你不知道数据仓库里还有其他数据，但这些数据没有被记录和存储，这一点尤为重要。正确的方法是在新公司花一到两周时间了解公司的业务和产品，特别是他们负责的业务，了解每个链接和分支流程，在理解业务的过程中可以考虑业务可以沉淀什么数据，然后使用数字仓库数据来确认你的想法。如果你发现了你没有想到的数据，这部分是你忽略的产品流程或分支。如果你认为没有数字仓库，它可能没有分析角度或记录。了解业务，了解数据是如何产生的，你就能理解数据背后的含义和准确性。当我们分析应用程序时，我们经常需要统计页面的UV、PV。当你问技术统计口径时，服务端和前端可能会给你一个口径，两组口径的数据可能会有很大的差异。你可能会被两个口径的数据包围。我不知道为什么数据要糟糕得多，哪一个是准确的。但是，如果您了解服务端和前端的数据采集机制，并且知道服务端记录用户需要查看页面的请求数据，则前端埋点是加载资源以完成渲染的数据。两个数据之间的GAP很可能是由于前端的性能问题，页面没有成功渲染。此时，您不仅不会纠结哪些数据是准确的，还可以立即将此作为您的分析突破点，分析前端是否存在性能问题。当然，互联网行业的产品迭代非常快，人员流动也更频繁。一个在线只有一年的产品可能已经改变了几个PD和技术。你很难完全理解产品的各种过程，因为PD和技术可能无法理解所有的分支。但在这个时候，作为一名数据分析师的优势来了。除了亲身体验产品流程外，您还可以通过数据确认您对产品的理解。过了一段时间，你会发现你可能比产品经理和技术更了解产品。如果你达到这个水平，我认为你有成为一名优秀的业务数据分析师的基础。2、我相信很多数据分析师都会有这样的经历，成为业务和数据之间的桥梁。整理数据口径太费时了。就像数学建模一样，80%的工作都在数据提取中，数据分析的很大一部分工作量也在数据口径的分类中。我们获得的数据口径可能来自产品经理、数字仓库或技术，但最原始的口径通常是由技术学生提供的。此时，一些数据分析师会使用他们收到的口径，而不是检查和验证，但如果数据真的错了，对谁的影响更大？显然，它对数据分析师有很大的影响，因为数据准确性是数据分析师的生命线，数据错误会影响他人对你的不信任，你需要花几倍的时间和精力来获得他人的信任。显然，它对数据分析师有很大的影响，因为数据准确性是数据分析师的生命线，数据错误会影响他人对你的不信任，你需要花几倍的时间和精力来获得他人的信任。作为数据分析师，我们应该对数据的准确性负责。我们可能都遇到过这种情况。产品说我提到了埋点的需求，技术说我做了所有的埋点。数字仓库说我同步了所有的数据，但是听了大家的话，你发现你还是不知道怎么拿数据。原因是每个人都在谈论自己的工作，不了解别人的工作模式，也不知道他们的工作对数据的影响。这需要一个人作为一座桥。他能够理解产品、技术和数字仓库的工作模式，并将沟通拉回同一频道。最后，你会发现只有分析师最适合这个角色。优秀的分析师不仅要了解数据，还要了解业务和技术。建立业务分析体系的指标体系和业务分析体系是什么？指标系统的建设步骤通常是：确定业务目标，分解指标，确定每个指标的数据口径，建立一个完整的系统。业务分析系统包括四个部分：探索分析、日常监控、异常调查和优化产品。两者的区别在于，指标系统只是数据分析师为业务方提供的工具，业务分析系统是一个基于数据的自我良性循环系统，集日常监控、变化调查和优化产品于一体。业务分析系统的主要特点是以数据为基础，以改进产品和业务流程为目标。业务分析系统是一个系统，而不是系统，不是每个环节都有产品。如何构建业务分析系统？1、建立产品经理的思维，明确优先级，以快速迭代的方式更新业务分析系统，同时需要多方面的合作和积极推广。2、给别人要求，而不是等别人给你要求。为他人提供需求可以控制工作节奏，将被动转化为主动，加强对业务的思考，思考长远目标。一般需求对象包括:一是给你需求的人；二是产品、技术、数字仓库。3、业务分析系统是一个长期的目标。数据分析师应该将产品优化和业务优化纳入我们自己的工作范围，就像业务敦促你想要数据一样，敦促产品和技术，并结合我们的建议进行产品优化、改造和效果跟踪。Q&A：Q：传统企业如何进行数据分析？A：无论是传统的还是互联网企业，如果你想进行数据分析，你应该首先了解业务流程，分析当前业务流程中的痛点，并在早期阶段与各部门的业务人员进行更多的访谈，以帮助你了解业务和发现痛点。如果您是一家生产型企业，可以从人员安排、材料运行、产品合格率、库存挤压、周转周期等方面入手，分析是否有人员优化、降低成本、提高效率的空间。如果你有一定的行业知识，你也可以预测行业环境变化对公司的潜在影响，从而在战略层面为公司提供建议。Q：真正的数据分析是什么样的？最近，我自学了python数据分析，然后学了一点统计学和python，但我不知道如何在实际工作中使用python数据分析。A：从数据分析的角度来看，sql是最合适的工具 底层数字仓库也可以是mysql的一些开源软件。python和Java中的数据分析更适合算法团队，即做一些在线模型算法和推广。Q：常用的数据分析工具有哪些？做数据分析快两年了，发现我经常用的分析工具其实是excel，最多的统计是描述性统计。偶尔使用相关分析和一些检验验证，但也仅限于偶尔，但由于不是统计课程，在分析中缺乏信心，所以我想问老师在数据分析中的方法是什么？我怎样才能得出结论？A：这是新手数据分析师常见的问题，就是不知道正确的结论标准是什么。在企业中，即使你拿出统计学中通过显著测试的结论与业务部门沟通，他们也不知道你在说什么。事实上，在数据分析领域，我们更注重数据分析师的商业嗅觉和逻辑思维能力，表现出对数据的解读能力。在不同的数据分析师眼中，同样的数据给出了不同的建议。对我来说，一个有价值的结论标准需要两点：一是商业逻辑准确，二是结论可操作。

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