Qu'est-ce que l'analyse des données? L'analyse des données est l'objectif, c'est un outil, pensé. Comme l'eau de fée est automatiquement reçue, une analyse des données est comme un miroir pour les opérations de produits, qui peuvent refléter la situation des performances, ce qui peut causer des objectifs de travail, vérifier l'effet de performance, mais la chose la plus importante est qu'elle est Une manipulation, un travail de pensée.

Si l'analyse des données a également un cycle de vie, "croire aux données de doutes de doutes - données de remodelage - données provinciales". C'est le processus d'analyse des données. Il s'agit du processus psychologique des analystes de données et correspond également à la phase de carrière des analystes de données, à savoir la recrue, la cérémonie, les niveaux moyen et élevé.

Premièrement, le début de la recrue: Je pense que les données
effectuent la première analyse de données, des données fiables. Est un produit qualifié pour exploiter une recrue, naturellement, nous devons d'abordServez-le comme un garde, respectez-le comme une référence et peut explorer plus de données. Spécifiquement, il peut être démarré à partir d'un journal quotidien quotidien, de rapports hebdomadaires, de mensuels, familiarisés avec les indicateurs de données KPI, avec ses principales données au rayonnement aux données connexes. Par exemple: Si l'indicateur de données clés du KPI consiste à partager des données, vous pouvez faire attention au nombre de personnes, partager le nombre de tailles de données, partager des réflexions et des tabouctions d'autres zones, mais également en raison de la La corrélation convient au partage de données, vous pouvez également faire attention à l'opération, tirez de nouvelles données pertinentes.

Mais "je crois que les données" est un malentendu de nombreuses personnes, à savoir des données sous forme de données, voir les données sont des données, exécuter des données pour les données. Ces données sont expliquées sur l'apparence, uniquement à la surface du problème, sans nature profonde et noyau. Les situations aussi populaires sont les suivantes: Travailler autour de la cible de données KPI, contrôléePar les données, comme les passifs des données, la voie à la route est chargée.

Prenez un ordre légèrement supérieur, il décomposera le KPI de travail, grand et petit, petit et travaillant à travers des tailles de données plus détaillées pour atteindre l'objectif complet de KPI. Par exemple: les données des "amis" du groupe Wechat peuvent être divisées en amis ouverts, au nombre d'amis, 1v1, nombre d'amis, payer un bon ami. Tout comme l'escalade, marcher étape par étape, réussira toujours, bien que ce processus soit un peu lent, l'escargot peut atteindre la pyramide.

Lundi, l'heure initiale de la première étape: Données de doute

Depuis confiance, il s'agit d'un processus très difficile et difficile de celui-ci ne relie pas la perspective mondiale. Mais il s'agit du temps de changement obligatoire de la première commande pour les employés à moyen terme, comme une plume, bien que ce processus soit difficile, ses perspectives sont gracieuses. Après cette phase de fonctionnement du produit, vous allezIl y a une sensation ouverte et ouverte.

Donnez des doutes principalement au doute de l'authenticité et de l'efficacité des données. La source de données et les résultats statistiques sont-ils? Le résultat final est-il de tout l'effet? Quel est l'échantillon effectif? Pourquoi cela arrive-t-il?

Prendre la demande, en raison du patrimoine historique du produit, notez les champs que l'utilisateur qui doit remplir a changé et plus de données dans la base de données manquante et ces champs manquants sont des données illégales. Lorsque nous allons à la carte de crédit, "revenu annuel individuel" n'est pas autorisé à être totalement précis, en partie dû à un revenu total non fixe, en plus du salaire de base, peut avoir un prix un quart, une performance de prix, un prix de fin d'année, etc. subvention; D'autre part, parce que les remplissages flottent, avec la croissance de l'âge ou du saut, les changements de salaire; En outre, certains utilisateurs se rendront au salaire initial en raison du frivolisme ou de la psychologie accrue de l'auto-fabriquée, afin d'obtenir des limites de crédit élevées. La situation ci-dessus est dite authentiqueLes données et les éponges sont sucer après l'eau potable, bien sûr, "gain de poids".

Quel est l'effet des données? Ce n'est pas efficace et il est facile de créer des données non valides. Surtout: les données de données Les données sont trop petites, pas assez complètes, par exemple, avec 100 données d'enquête de l'étudiant universitaire pour résumer des milliers de statuts d'apprentissage des élèves universitaires, il n'ya pas de verge différent par rapport au tube d'échantillon de données ne répond pas aux conditions prédéfinies. Par exemple, pour enquêter sur le salaire des travailleurs antiques blancs, il crée le niveau de collier bleu pour combler le questionnaire; Il existe également un facteur complexe des méthodes d'investigation incorrectes.

En plus de soupçonner l'authenticité et l'efficacité des données, il est nécessaire de faire l'expérience de tous les doutes, à travers les racines de suspicion, pour ancrer les entreprises cibles et emprunter. Est-ce nécessaire pour faire cela?, " Pour découvrir la vérité derrière les données pour servir les affaires.

Mardi, la durée de danse du niveau moyen: supprimer les données
Soirée, il doit être utilisé manuellement. Notez que le cercle auto-exploité n'est pas un cercle, non lui-même, mais de la province. Recréez votre logique de réflexion de données grâce à une analyse de données auto-fournissant et à la configuration de votre propre méthode d'analyse de données.
Les activités de produit à cette étape peuvent filtrer des données en fonction de leurs besoins ou de leurs besoins et de présenter des données et des facteurs clés affectant une certaine donnée. Pour récupérer des données de filtrage, vous pouvez choisir des données de différentes particules (telles que la journée, la richesse, la menstruation, etc.), vous pouvez également choisir les éléments principaux (tels que le sexe, la géographie, l'emploi, etc.).
Alors, comment présentez-vous des données? Il est souvent utilisé pour un absolu opposé vs. Pour changer, si vous trouvez un rapport d'emploi, la valeur absolue ne dépasse pas, mais le nombre est relativement des points forts (taux de variation, chaque année, etc.), à ce stade, le numéro relatif (taux, ratio, taux, etc. ) peut être sélectionnéPrésentation des données.
Les données ont présenté les résultats et comment analyser la raison derrière le résultat. Trouvez la vérité du script d'entreprise, trouvez des réponses de la conscience générale et de la logique et approfondir la cause derrière les données. Suite au partage global, il est accumulé par le taux de partage de partage, il peut être résumé original comme "global = une partie de la partie A + B + partie C + ..."; En outre, sur la base du sentiment de logique commun, l'exploitation, le contexte commercial de l'offshore et hors ligne a un impact certain sur les données partagées et peut être prise en compte à son tour, résumé global.

Mercredi, heure de pointe de haut niveau: Données anti-provinciales provinciales

Introduction d'une analyse de données de commande élevée, atteignant la période de pointe de carrière. À ce stade, les activités des produits sont principalement reflétées dans les données. En d'autres termes, une expérience sommaire est effectuée dans une idée plus typique et des cas d'analyse de données normaux peuvent être réutilisés et déplacés..

Retour vers le passé, quelles données peuvent être mieux classées et analysées croisées? Quelles données peuvent être soutenues par anti-repas, promouvant l'optimisation de la répétition du produit? Quelles données peuvent être utilisées pour automatiser les rapports de données? Quelles données peuvent être composées de données? Quelles données ont été reflétées dans la situation économique et jouent un rôle de conduite dans les affaires? ...

À travers les instructions d'activités similaires, le produit se cultivera et un ensemble de systèmes d'analyse de données triés, y compris les besoins de données de document d'enregistrement, promouvoir l'optimisation des outils BI. Utilisez des outils d'analyse de données, combinez la taille des données, collecter et filtrer des données, démanteler des données de division, analyser les données par des conclusions de données et résumer les conclusions de données.

Le processus de données anti-provinciales dans la pratique et des facteurs tels que les entreprises, les entreprises, les activités, les activités, les marques, les marchés sont tous des visagesMarchandises principales.On peut dire que le reflet des données serait de retour en arrière, résumé, réutilisé et subira des données d'internalisation en tant que précieux économiseur d'expériences personnelles.

Je pense que les données, les données de doutes, les données RESHAP, les données anti-niveau, pour les opérations de produit, il s'agit d'une histoire naturelle pour effectuer une analyse annumée, ainsi que de la recrue, avant et du milieu à la croissance élevée.Route.Master nature de l'analyse des données, la croissance de la transformation nécessite des précipitations en fonction de l'expérience "épaisseur et mince", et nécessite également une attitude constante.

ci-dessus est juste un peu d'opinion personnelle, accueille les gens à critiquer.