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如何提升数据分析业务能力？

“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。

1. 数据为王，业务是核心

• 了解整个产业链的结构
• 制定好业务的发展规划
• 衡量的核心指标有哪些
  

有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2. 思考指标现状，发现多维规律

• 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
• 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
• 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
• 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
  

发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。

3. 规律验证，经验总结

发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

P.S.数学建模能力对培养数感有一定的帮助

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关键词：数据分析 数据可视化 行业指标 数学建模 影响因子 数据分析 数据分析业务能力 如何提升数据分析业务能力 数据必须和业务结合 数据分析师