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完整的数据分析项目包含哪些内容?

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标签: 数据分析 数据分析项目报告
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1、项目背景:业务需求的初步提出

这里主要是业务方需要解决的问题,面临的业务痛点。

2、业务需求可行性研究

根据业务方的初步需求,数据分析师跟业务方共同参与需求讨论。对背景的相关信息和数据进行收集,初步评价业务方的分析需求是否合理,是否可行。有的业务需求可能是‘伪命题’,要进行甄别。

3、制定分析框架和计划

将业务需求转化为目标变量的定义。分析思路的描述,数据抽取规则,项目落地的风险和项目价值。

4、数据抽取、清洗、摸底

根据梳理的分析框架,进行样本数据的抽取。并将数据进行清洗,去掉脏数据、无效数据等。对数据进行预处理后,也需要对数据进行摸底分析,查看下数据的分布,对数据进行相关性分析等,对于相关度很高的指标,做一定的删减。

5、搭建数据分析模型

进一步对纳入模型的指标进行筛选。尝试多种算法和分析方法,并比较不同模型的性能和结果,选择最优的模型的模型方案。

6、与业务方讨论模型的初步结论,提出新的思路和模型优化方案

将模型的初步结论与业务方进行讨论,探索是否有优化的空间和新的思路,如果有优化的空间,则制定模型的优化实施方案。

7、按优化方案重新抽取样本建模,提炼结论并验证

按优化方案重新抽取数据、清洗、建模。提炼结论。用最新的实际数据对结论进行验证。

8、完成分析报告及落地建议

分析报告应包括模型预测效果和效率,模型验证的结果。

通过模型整理的可供运营参考的特征和规律;

提出落地应用的分层建议及相应的运营建议。

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    数据分析的5种细分方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.按时间细分

    时间可以细分为不同的跨度,包括年、月、周、日、时、分、秒等等,不同的时间跨度,数据表现可能大不相同。

    比如说,按照月度来看,产品的销量可能变化不大,但是如果细分到每一天,可能就有比较剧烈的变化,我们应该找到这些变化的数据,并分析变化背后的原因,而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

    2.按空间细分

    空间主要是指按地域进行划分,包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

    比如说,把全国的 GDP 数据,细分到每一个省份。

    空间作为一个相对抽象的概念,也可以代表其他与业务相关的各种事物,比如产品、人员、类别等等,只要有助于理解事物的本质,都可以尝试拿来进行细分。

    3.按过程细分

    把业务细分为一些具体的过程,往往能够让复杂的问题简单化。

    比如说,把订单发货细分为 5 个过程,想办法提升每个过程的效率,从而缩短发货的时间。

    再比如,把用户的生命周期,细分为 5 个重要的过程,即:获取、激活、留存、盈利、推荐。

    4.按公式细分

    有时候一个指标,是可以用公式计算出来的。

    比如说,销售额 = 销售数量 * 平均单价,销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量,以此类推。

    再比如,在财务分析中,权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数,其中:资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率,以此类推。

    5.按模型细分

    数据分析的模型有很多,我们可以根据业务的实际情况,选择合适的模型,在此基础上进行细分,得出相应的分析结论。

    比如说,按照波士顿矩阵,把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度,然后画一个四象限矩阵图,其中每个象限就代表一类产品,即:明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品,对每一类产品,分别建议采取不同的发展策略。

    再比如,按照 RFM 模型,把客户按三个维度进行细分,即:最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary),从而得到 8 种客户类别,从而有针对性地采取不同的营销策略。

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