Cet article partagera le développement des analystes de données, des systèmes d'analyseur de données, des analystes de données doivent avoir quatre puissances principales, sept idées courantes et cas d'analyse réelle
1. Analysez les données de la vie passée des enseignants
Avant d'introduire des analystes de données, jetez un coup d'œil aux personnes historiques hey, a-t-il une sorte d'origine avec des analystes de données?
"Analyste" célèbre dans l'histoire
Six caractères historiques (de gauche à droite, de haut en bas) Ils sont: Zhang Liang, Guan Zhong, Xiao He, Sun Bin, Ghost Valley et Zhuge Liang. Ils sont célèbres pour leur fameuse accouplement de l'histoire et certains ont fait un premier ministre. Ils ont expiré le groupe, les yeux solitaires et beaucoup sont découverts grâce à un grand nombre d'événements historiques et de nombreux événements ont été prédits avec succès dans la pratique. Ils ont créé une grande valeur à travers "statistiques historiques - phrésumé de la grâce - prédictions à l'avenir ", est le prédécesseur des" analystes de données ".
nécessite désormais une compétence nécessaire, comment devenir un excellent analyste de données?
Deuxièmement, la valeur de Analyse des données
Le système complet d'analyse des données d'entreprise comprend de nombreux liens: Thu Croix, nettoyage, conversion, stockage, visualisation, analyse, etc. Parmi eux, le contenu de travail de différents liens est différent, et le temps et la valeur de la consommation est loin.
Au moins trois aspects des données dans le système d'analyse de données d'entreprise Internet: Données comportementales de l'utilisateur, commandes de transaction et données CRM. Les ingénieurs collectent des données de différentes sources, puis les uniformes dans la plate-forme de données en nettoyant, convertissant, etc. Ces travaux représentent 90% de l'ensemble de la liaison, mais les résultats ne sont que de 10%
Cette pyramide n'est pas égale àH avec la combinaison effective des décisions commerciales d'entreprise et de soutien, y compris des produits, des activités, des marchés, des ventes et des clients sur des rapports, des véhicules intuitifs et d'autres véhicules. Cette section représente 10% de l'ensemble du lien, mais il est possible de créer 90% de la valeur.
Un excellent analyste de données professionnelles prendra en charge divers problèmes de découverte de la ligne d'activité avec une orientation de la valeur, de manière étroitement associée à des produits, opérations, vente, support client de support, prend en charge différentes problèmes de détection de lignes d'affaires, résolvez les problèmes et créez plus de valeur.
Troisièmement, les analystes de données doivent avoir quatre possibilités principales
Date de course à pied et demandez-moi: Bonjour, vous pouvez aider Je vois les données envoyées par le nouveau produit d'hier? Merci! Les conditions réfléchissent, je dirai: OK, je vais vous donner instantanément! Mais j'ai toujours posé poliment: pourquoi ai-je besoin de ces données? Gestionnaire de produits répondit: Oh, TINLa nouvelle fonction d'hier est en ligne, je veux voir l'effet. Je connais le but des gestionnaires de produits, je peux effectuer une extraction de données et une analyse des données, des résultats d'analyse et des recommandations de plus de performances.
Plusieurs fois, les analystes de données ne peuvent pas dire que certains rapports ne peuvent pas être déplacés dans différents rapports. Un excellent analyseur de données aura une visionneuse globale et lorsque vous rencontrez une analyse, vous aurez besoin d'un moment et de mieux comprendre le fondement des problèmes et des objectifs analytiques.
2. Prime
Un scientifique de données commerciales Modélisé les situations de perte d'utilisateur prévus et finalement obtenu une précision en fonction des utilisateurs de modèle de trafic dépassant plus de 90%. Très haute précision, pour des analystes d'affaires incroyables. Après vérification, il est constaté qu'il existe une variation variable du modèle des scientifiques de données comme "si l'utilisateur clique sur le bouton Annuler" ou non ". Cliquez sur VLe bouton "Annuler" est un signe important de la perte de l'utilisateur. Les utilisateurs qui ont pris cette action sont essentiellement perdus et cet argument est utilisé pour prédire la perte sans aucun sens et opérabilité de l'entreprise.
Les analystes de données veulent apparaître à son / expert, familiarisent avec leurs propres processus et processus de données dans leurs industries (telles que le commerce électronique, l'O2O, le social, les médias, les SAA, la mutualisation, etc.) derrière la Signification d'éviter les blagues de données ci-dessus.
3. Imagination
La variation de l'environnement commercial est plus rapide et plus complexe, et les facteurs influents liés aux groupes de données commerciaux suivants sont inimaginables. Les analystes de données devraient jouer l'imagination, l'innovation audacieuse et les hypothèses sur la base de l'expérience de travail.
Selon le noyau KPI de la Silicon Valley, nous voulons également trouver le kpi de Core le plus important de CCroissance de l'entreprise Evil Internet. Basé sur notre imagination et "Ufelt Point", nous avons créé "Spececo Retour Magic". Grâce à la collecte complète des données, des calculs auxiliaires intelligents et des interactions d'utilisation simples, la rétention peut aider les entreprises à trouver rapidement le comportement de l'utilisateur le plus pertinent pour garder le plus le plus, comme le magicien gourmands doucement Wavy Wand. Simple. Par exemple: un produit SaaS a créé 3 graphiques dans une semaine, la vitesse de la mémoire est très élevée, puis "une semaine +3 + graphique" est le numéro magique que nous promouvons les utilisateurs à croître.
Obtenir la position des ventes à titre d'exemple, d'abord un vendeur doit renforcer la confiance avec les utilisateurs; Si l'utilisateur ne vous fait pas confiance, il est également difficile de faire confiance à votre produit. De même, les analystes de données doivent établir des relations entre de bonnes personnes avec des collègues de différentes parties pour former une plus grande confiance.Dinh. Les collègues de nombreuses parties différentes vous font confiance, ils peuvent facilement accepter vos conclusions et vos propositions; Sinon, ce sera la moitié du temps.
1. Simple Trend
Comprendre l'utilisation de produits par le biais de la trafic de trafic, facile à répéter rapidement. Accédez au numéro de l'utilisateur, à l'accès et au comportement de l'utilisateur d'accès est important pour analyser la tendance.
Analyse de tendance en temps réel du niveau minute
2. Décomposition multidimensionnelle
Calcul de données des tabourets peut être décomposé de multiples -Dimensions pour des indicateurs basés sur des besoins analytiques. Exemple: type de navigateur, type de système d'exploitation, source d'accès, source de publicité, zone, application de site Web / mobile, périphérique de marque, version d'application, V.V.
3. L'entonnoir transformé
selon le chemin de conversionDéjà connu, avec analyse globale des canaux et conversion étape par étape. Les situations de conversion commune se sont inscrites pour analyser la conversion, l'analyse de la conversion d'achat, V.V.
4. L'utilisateur séparé
Dans une analyse raffinée, il faut souvent mettre en œuvre des groupes d'utilisateurs avec un comportement spécifique. Analyse et comparaison; Les analystes de données doivent utiliser des conditions conditionnelles multidimensionnelles et multidimensionnelles et multidimensionnelles, optimiser les objectifs du produit et améliorer l'expérience utilisateur.5. Les analystes de données peuvent observer des trajectoires comportementales de l'utilisateur, explorer les interactions utilisateur et les produits; À son tour, le problème et l'inspiration trouvés sont inspirés ou vérifiés.
6. Analyse des archives
L'analyse de retour est la relation entre le comportement de l'utilisateur et l'accès. En général, nous parlerons de ce ratio, reportons du rapport "Nouveau utilisateur" dans "Retourner au Web / Demande" pendant une période de temps. Les analystes de données utilisent différents points d'utilisateur fonctionnels en analysant différents groupes d'utilisateurs.
L'analyse de l'élimination indique le niveau d'élimination "du graphique des utilisateurs" plus élevé
.
Test A / B consiste à effectuer de multiples tests parallèles en fonction des planifications, mais une seule variable varie dans chaque scénario; puis sélectionnez la solution optimale en fonction de certaines règles (telles que l'expérience utilisateur, l'indicateur de données, etc.). Les analystes de données doivent sélectionner des packages raisonnables dans ce processus, garder une trace des indicateurs de données, des tabourets à travers les données post-partum et des examens de programme différents.
Couvercle de rechange et analyse des données
Une plate-forme sociale a été introduite pour payer des fonctionnalités avancées et promouvoir l'utilisateur ciblant les modèles EDM (e-mail marketing direct, marketing par courrier électronique) peut directement cliquer surLien dans le message pour compléter l'enregistrement. Le taux d'inscription du canal a atteint 10% à 20%; Mais le taux d'inscription à la fin du mois d'août a fortement diminué, encore moins de 5%.
Si vous êtes un analyste de la société de la société, comment allez-vous analyser ce problème? En d'autres termes, quels éléments peuvent causer une conversion EDM? Un excellent analyste de données nécessite une vision globale et professionnelle, des entreprises de démarrage, d'intégrer différents aspects. Par conséquent, la capacité de convertir le taux d'inscription EDM est la suivante:
Raison technique: retarder l'ETL ou dysfonctionnement, entraînant des données manquantes de l'enregistrement frontal, une forte baisse de la conversion d'enregistrement;
3. Éléments internes: une copie de la lettre, la conception a un changement; L'incidence du courrier, du taux ouvert, est normal; donnerBien que la ligne enregistrée du message soit lisse.
Un par un, l'analyste de données a étendu les raisons du processus d'enregistrement: le gestionnaire de produits a ajouté le contenu de la liaison de la carte de crédit dans le processus d'enregistrement, ce qui rend la signature des utilisateurs de l'affichage doit être considérablement réduite et le Le taux de conversion a fortement diminué.
Un problème d'analyse de conversion semble simple, derrière celui de l'incarnation des analystes de données. Le premier est le niveau technique, la compréhension et la compréhension de l'ETL (extraction de données - téléchargements); En fait, c'est une compréhension claire des affaires saisonnières, de la société, du V.V. Enfin, le processus de conception d'entreprise EDM, V.V.
Le pouvoir de la formation L'analyse des données n'est pas un bon travail le premier jour, mais est en croissance et la sublimation dans la pratique. Un excellent analyseur de données doit être guidé en fonction de la guidage de la valeur, de diffusion flagrante, basée sur l'utilisation des entreprises et des données pour promouvoir la croissance.