请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: 仗剑天涯行
848 0

[休闲其它] 成都数据分析师_数据分析师到底都在做些什么 [推广有奖]

  • 8关注
  • 26粉丝

学术权威

10%

还不是VIP/贵宾

-

威望
1
论坛币
170959 个
通用积分
30.6569
学术水平
69 点
热心指数
84 点
信用等级
61 点
经验
56667 点
帖子
2359
精华
3
在线时间
1298 小时
注册时间
2014-7-1
最后登录
2016-2-4

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
成都数据分析师_数据分析师到底都在做些什么


    成都数据分析师:数据分析师到底都在做些什么,我认为数据分析的基础是知有常无常,一般建议采取的措施是挑肥拣瘦,目标是以更少的成本获得同等收入,另外还有一点比较难得是识别机会。预测其实应该也算,但是预测大多牵扯到技术性多一点,这里只讲理念。
知有常无常,换句话说就是知道数据变化的时候,哪些是正常波动,哪些是非正常波动,趋势是怎样的。一般通过同比、环比等等,去判断是否处于可接受范围内的波动,如果是异常波动,则要判断异常波动的原因。一般异常波动的影响因素都是通过排除法查找,排除的项目是变动项目的影响因素,比如销售额=访客数*拍下率*拍下付款率*产品单价*单客件数,销售额变动就会从等号后面几个因素去找。再细分比如访客数下降,则要细分各访客来源数量上的变化,成交付款率往往是由顾客对产品满足需求程度以及产品(相对)价格的判定决定的,如果判断越明确,则这个值越大,价格较高会加重犹疑,但是有时候产品价格升高时拍下付款率升高,可能的原因是高价格对拍下阶段的顾客已经做了过滤,剩下的都是成交意愿较高的客户(这个是观察最近雾霾罗汉果购买的变化,应该是瞬时流量增长带来的相对不确定人群对拍下付款率的稀释)。拍下率一般与(相对)价格关联比较高,其他还有页面描述、活动、评价以及服务承诺之类,大量不精准流量会带来拍下率的下降,而不精准流量的剔除也会带来拍下率的升高,所以要具体分析判断。单客件数受活动刺激以及包邮比较厉害。好吧,扯远了。
知有常无常,有个“知”字,如何做到知呢?以前靠的是经验,即假定在相似情境下会产生类似的结果,或者事物按照相似的轨迹发展,人们会按照模糊的数据去断定未来,但是假定很多时候不成立,按照固有预期去走的人很多会失败。有数据,但是只是判断数据表面输入输出的关系去支持决策,其实跟经验没两样。我认为除了利用已有知识解释原因外,应该想办法对结果进行验证,因为解释很多时候都是基于常识的假设,未必正确,经过稳健的验证的知识进入“知”的范畴。凭空生出可靠地想法是比较难得,经常生出的就很牛叉,因为很能生啊。好吧,又扯远了,其实讲的就是解释未必对,应该经常针对现象提出解释,尽量对解释验证。
挑肥拣瘦,就是在资源有限的情况下,把资源投入有潜力或者块头大(潜在利润?份额大)的部分,而对潜力小或者肉薄的部分维持、削减设置剔掉。对有望长成大树的树苗多浇水上肥,直到他不怎么长,再选择其他合适树苗,对长不大的树放任不管甚至砍掉以免影响其他树的生长(阳光水肥的分配),大的树不会有大的生长,只是保持虫害的关注。其实还有个比喻,就是把浓的用水冲,直到平均溶度为止,再寻找下一个高浓度。对每一份的投入要考虑投入在各个部分产生的收益是否最大,从短期看如何,长期怎样?挑肥拣瘦,就是同等投入追求更高产出的过程。这一部分涉及到量化和度的问题。
识别机会就是比较创造性的活动了,一般人很难做到,因为出发点和受过的训练不一样,总之呢,是需要通过不断的商业训练以及知识补充完善决策的背景。

预测呢,很大程度上是量化哪个是肥的,哪个是瘦的,不扯。

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:成都数据分析师 数据分析师 数据分析 分析师 挑肥拣瘦 成都数据分析师 数据分析师到底都在做些什么

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加JingGuanBbs
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-7-17 00:36