excel函式不需要學全，重要的是學會搜尋
資料透視表的核心思想是聚合運算，將欄位名相同的資料聚合起來，所謂數以類分。
常見的多元分析，你能用excel很輕鬆的完成？但是在ipython只需要一行**。
smart、5w2h、swot、4p理論、六頂思考帽等框架
分析也是有框架和方**的，主要圍繞三個要點展開：
乙個業務沒有指標，則不能增長和分析；
好的指標應該是比率或比例；
好的分析應該對比或關聯。
舉乙個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎麼分析？
這1000人的數量，和附近其他超市比是多是少？（對比）
這1000人的數量比昨天多還是少？（對比）
1000人有多少產生了實際購買？**化比例）
路過超市，超市外的**是多少？**化比例）
我們活躍使用者數在下降（中心論點），主要原因是競爭加劇（分論點），其次原因是新使用者減少（分論點），老使用者流失加快（分論點）。其中競爭加劇是因為競爭對手abc出現（論據），新使用者減少是aso排名下降（論據）和渠道投入疲軟（論據）造成，老使用者流失是因為產品欠佳（論據）。我建議……分析思維的思路：
提出假設—mece原則（萬能公式：經營 = 利潤-成本）—結構化分析—找出關鍵驅動因素—資料分析資料收集的核心是盡可能收集一切的資料，它有兩個原則：宜早不宜晚，宜全不宜少。
行為資料經典的框架叫做aarrr，即新增、留存、活躍、傳播、盈利。行為資料的核心是描述哪個使用者在哪個時間點、哪個地方，以哪種方式完成了哪類操作。
流量資料
流量資料是行為資料的前輩，是web1.0就興起的概念。它一般用於網頁端的記錄，行為資料在產品端。
流量資料和行為資料最大的差異在於，流量資料能夠知道使用者從**來，是通過搜尋引擎、外鏈還是直接訪問。這也是seo、sem以及各渠道營銷的基礎。
業務資料
業務資料在產品運營過程中伴隨業務產生。比如電商產品，我進行了**，多少使用者領取了優惠券，多少優惠券被使用，優惠券用在哪個商品上，這些資料和運營息息相關又無法通過行為和流量解釋，那麼就歸類到業務資料的範疇。
外部資料
爬蟲，我們可以爬取豆瓣電影評分、微博內容、知乎回答、房地產資訊為我們所用。第三方不可能支援你獲取，很多時候會有防爬蟲機制。它需要一定的技術支援，不屬於穩定輕鬆的**。
網際網路 n資料分析暢想
網際網路的發展深入到各行各業，大大的提高了人們的工作效率，但是人們似乎忽視了網際網路衍生最具有價值的東西 資料 而資料分析能夠讓你得到你想要的以及你想不到的內容。資料分析有啥用？展現過去 呈現現在 未來。什麼是資料分析？網上有個段子是這麼說的 乙個哥們兒，有次聚會時說自己買了很多條iphone資料線...
網際網路運營中的資料分析方法
在大資料分析和產品 運營優化方面，大資料分析方法是其核心，那麼如何做好資料分析呢，今天我們來講講網際網路運營中的資料分析方法。1.細分分析 細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標資料的資訊價值很低。細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如 來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區 另一類是維度交叉，如 來...
移動網際網路應用資料分析基礎體系
在2012年及2013年諸多大型網際網路公司其移動端的流量已經超越pc端的流量，很多大型網際網路企業pc業務使用者往移動端遷移，呈現出pc業務增長放緩，移動業務增長迅速的態勢。從第三方資料機構統計的資料來看，網民中使用手機上網的人群佔比進一步提公升，由2013年12月的81.0 提公升至2015年6...