資料分析認知課(六) 資料增長實驗例項

2021-10-17 08:50:37 字數 1128 閱讀 1215

原文

我的學習心得:

做增長,是資料分析師最好的立功方式

1.虛假的資料增長

2.最基礎的增長模型

3.考慮增長基礎

4.考慮增長週期

淡季、旺季

5.考慮增長落地

考慮業務落地動作

部分同學心得:

這個案例主要是通過資料設計增長實驗。如何設計增長實驗?

1.虛假的資料增長

2.最基礎的增長模型

3.考慮增長基礎

4.考慮增長週期

5.考慮增長落地

我們只有認真研究業務流程,設計合理的方法,才能解決問題。資料簡單有資料簡單的搞法,資料豐富有資料豐富的搞法,把簡單的資料通過業務流程改進變得豐富,這三者合併才是乙個合格的資料分析師該有的能力。

做資料增長時需要設計增長實驗,提前發現問題來確保增長。

1.虛假的資料增長(獲取資訊時無法取得全部資料)

2.最基礎的增長模型

3.考慮增長基礎(店鋪的選取)

4.考慮增長週期(商品的銷售週期,暢銷/滯銷,旺季/淡季)

5.考慮增長落地(新品上市時公司宣傳,貨物儲備,**方式)

做資料分析時最重要就是具體問題具體分析

奧利gay

如今的資料分析領域新人們最大的問題就是過程書本化,脫離實際,不去思考問題,在遇到實際問題時喪失了具體問題具體分析的能力。如:全新飲料的增長實驗,在此實驗中,資料的獲取極為重要。1. 設計最基礎的增長模型;2. 考慮增長基礎:可以讓設計更豐滿,而且能極大方便事後的評估;3. 考慮增長週期:設乙個比較長的觀察週期,以盡可能多覆蓋各種場景。4:考慮增長落地:有執行力。

資料簡單有資料簡單的搞法,資料豐富有資料豐富的搞法,把簡單的資料通過業務流程改進變得豐富,這三者合併才是乙個合格的資料分析師該有的能力。

《誰說菜鳥不會資料分析》 學習筆記六 資料分析

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資料分析六部曲

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R語言資料分析系列六

上一節講了r語言作圖,本節來講講當你拿到乙個資料集的時候怎樣下手分析,資料分析的第一步。探索性資料分析。統計量,即統計學裡面關注的資料集的幾個指標。經常使用的例如以下 最小值,最大值,四分位數,均值,中位數,眾數,方差,標準差。極差,偏度,峰度 先來解釋一下各個量得含義,淺顯就不說了,這裡主要說一下...