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初级数据分析师必备的业务技能都包含哪些?

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标签: 初级数据分析师 初级数据分析师必备技能
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1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示,它有一个重要的前提就是需要懂业务,包括行业知识、公司业务及流程等,最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长,若脱离行业背景和公司业务内容,数据分析就是一堆没有价值的数据图表而已。

2、工具使用能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞杂的数据,数据分析师必须要掌握相应的工具去对这些数据进行采集、清洗、分析和处理,以快速准确地的到最后的结果。常用工具有:Excel、SQL、Python、R、Tableau、BI等

3、分析能力。数据分析师必须要掌握一些行之有效的的数据分析方法,并能灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

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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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