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数据分析都用那些工具,可以快速要到自己想要的数据呢?

作者:jcmp      发布时间:2021-04-25      浏览量:0
数据分析工具有硬件和软件两个部分与君参考

数据分析工具有硬件和软件两个部分与君参考

硬件工具包括:EXCEL、SQL、Python、R等等;

软件工具包含:LTV模型、RFM模型、AARRR模型工具等;

数据分析工具图如下:

具体解释如下:

数据分析是一种统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。

数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功,很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据,来突出难以捕捉的关系;更重要的是,这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关,与经典统计方法正相反。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

若是以固定时间为数据分析的颗粒单位,则称为时间序列分析,是主要作为销售数据商业分析的方法之一。

数据分析的类型

a)探索 ML特征

b)描述 例如:看欠账的报表描述

c)验证 业务运营产品提需求

一是就数据产品经理工作而言,数据对于产品经理来说至关重要,从一个需求的提出,到上线后产品的表现,每一个环节都少不了客观数据的支撑,这就少不了数据处理和分析;二是就数据分析本身的意义来说,在这样一个大数据时代,数据的价值越来越大,数据分析能力也将会是今后许多产品经理需要的。

明确了数据分析对产品经理的意义,再来谈谈数据分析所需的5项要求:懂业务排在首位,不对业务产品有深入的了解,就根本无从谈起数据分析;懂管理其实就是能够利用经过千锤百炼的方法论来支持你的数据结论,更有说服性和指导性;懂分析这里并不要求产品经理像专业数据分析师一样,但应该掌握常见的一些数据分析方法;懂工具这里只提Excel这一款软件就足够了,先学会用Excel,它能解决80%甚至100%的问题;懂设计要求能清晰地把你的数据展现出来,让人能够看得简单明了,有句话说得好“能用图说明的问题就不用表格,能用表格说明的问题就不要用文字”。

数据分析的用户小结 ?思考题,数据分析还有哪些用处可以帮助到数据产品经理。

RFM模型会把客户分为几个类型如下:

重要价值客户:最近消费近,消费频次和消费度都很高,KOL级别

重要保持客户:最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高,说明这是个一段时间没来的忠诚客户,我们需要主动和他保持联系。

重要发展客户:最近消费时间近,消费金额高,但频次不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。

重要挽留客户:最近消费时间较远,消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经流失的用户,应当基于挽留措施。

1)建议实操,建议同学自己拿自己公司的数据拆解

2)数据预处理

3)数据透视

4)数据分析

5)数据产品化

备注:常用函数

=IF(ROUNDUP((D2-$P$4)/$P$4,0)=0,1,ROUNDUP((D2-$P$4)/$P$4,0))。

一般数据分析流程如下图:

其他的可以再下回交流#抱拳#