重温名侦探柯南,解读数据分析思维

2018-04-24 17:28:00 |发布者: 安智宝

重温名侦探柯南,解读数据分析思维

诸葛君说:周末小编在重温儿时经典动漫《名侦探柯南》后发现,柯南利用探索性分析的思维方式完美破案近500起,其实我们在日常工作中也可利用该思维解决难题,今天我们就聊聊数据分析思维。APP推广经验分享

一、探索性分析

进入DT时代,海量杂乱的数据不断涌来,我们需要理清头绪,探寻数据间的内在联系。在动漫故事中,柯南总是将所有证据/数据搜集到一起,然后寻找其中的规律,完美地示范了如何收集证据和数据并从中获得洞察。在一个大雪纷飞的深夜,一个女人离奇死亡,没有目击证人,身上刀痕参差不齐,尽管连宿在附近房间的柯南本人也没有在案件发生时发现端倪,但他依然表现得有条不紊。app刷排名

首先,他逐个盘问别墅中的每一位客人,不管对方人设是冷静缜密、还是神经兮兮。然后,他将这些人的语言与行为如拼拼图一般,拼在了一起,并理出了一个时间线。在这个过程中,他不断地思考:windows rt 应用商店

哪些信息能支持自己的假设?

哪些信息互相矛盾?

我还需要回答什么问题?

之后我需要做什么,才能回答这些问题?

——这就是所谓的探索性分析。

探索性数据分析(EDA)是数据分析过程的第一部分。 在这个阶段需要完成以下几个重要:

弄清楚数据是什么;

建立你想问的问题以及如何表达它们,

找到最好的展示和洞察数据的方式,以得出重要的见解。百度应用商店安装

探索性数据分析更重视从数据中发现数据分布的模式(Patten)和提出新的假设。我们在探索—寻找线索,就像柯南那样,通过定量和可视化的方法,不仅梳理出趋势和模式,还能发现偏离模型,离群值和意想不到的结果,继而帮助我们提出问题,找到下一步采取的措施。

一切发现符合假设的、不符合假设的

都是为了最后一步一步走向真相

二、如何让数据分析更有效果

在数据分析时,我们需要了解什么样的数据展示才是对结果的最好展示,如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的,而且数据本身有时也具有欺骗性,比如:从运营同学那里得到日新增用户数1W,那么单纯看这个数据没有什么意义,我们可以说这个数据很好,因为看上去很大,但是你可能没有看到同期的数据,有可能昨天的数据达到了2W,所以,对比才能更好的展现数据的可用性,得到的比率是最具有说服力的。360应用商店

另外,通过对比不同的渠道,对比不同的版本,对比不同的用户群等不同维度的数据,都可以从侧面反映出这个数据的真实情况。

同样的,数据不是一成不变的,需要动态查看,单纯只看一个点的数据情况是没有意义的,比如我们在数据中加入时间维度观察数据整体的变化趋势,这样才能更为客观的判断产品的健康程度。

三、如何成为具有数据思维的运营人

1、分析要有深度

深度是指数据分析对企业的支持程度,当企业面临决策难题时,数据分析若要有深度,则要全面回答3个问题:

企业的现状和问题是什么?

问题为什么会产生?

企业该怎么办?

这3个问题若未答全,则分析的深度就会有所缺失。缺失深度,也就只看到表面的数据累计却看不到本质的问题。可以从问题的本质出发,从“是什么”“为什么”“怎么办”3个角度思考。

提问是思考的翅膀,善于提问,勤于思考,我们就能达到数据分析的深度,只有不断的锻炼和学习才能在深度深耕。

2、数据要有可信度

可信度是指分析结果的可靠程度。要有信度,需满足三个条件:对比要可比、差异要显著、描述要全面。

-对比要可比

基础数据基数要具有可比性,不能将基础数据与其他数据进行混合对比,缺少对比的可能性。

-差异要显著

在精细化营销时,往往通过数据来理解不同用户的差异;根据差异性制定运营策略。

-描述要全面

当刻画一组数据时,不仅要描述这组数据的一般水平,还要考虑到这组数据的波动水平。如果波动很大,一般水平对数据总体的代表性就会很差。只考虑一般水平而不考虑波动和差异,会使数据的可信度大大缩水。

所以,数据分析要有深度和宽度,以两种不同角度分析问题,结果才更具有说服力。

3、分析要有效度

效度,指的是效率和速度。数据分析速度越快、成本越低,则效度越高,成效越显著。

4、分析要有通度

在数据分析前要找到分析的目标,带着问题去分析,也就是了解前期数据分析的需求,后期需要做数据汇报才具有针对性,目的性。沟通的顺畅度即通度,通度高低直接影响数据价值的发挥水平。

PS:如何提高沟通效率不影响进度,有“三用三不用”原则:能用图表就不用数据;能用图片就不用文字;能用动态呈现就不用静态展示。

-能用图表就不用数据:一图顶千言,图比数据跟具有说服力。

-能用图片就不使用文字:文字多了就容易误导用户,同时也不够形象表达目标。

-能用动态呈现不用静态展示:在表达事物随着时间的变化而变化时,动态呈现能还原真实,比静态展示更能让人产生身临其境之感。乐应用商店

四、如何将数据落地

数据运营是运营人员将数据结果转化成运营策略,用数据做决策/制定策略,既要知道分析过的数据结果能够证明什么,也要知道数据做不了什么;个人的认知、经验是有限的,不能过于夸大也不能过于激进。

此外,对数据的有效分析利用与运营者和团队都息息相关,自上而下的推动和引导是最好的结果,高层有数据化运营的战略和意识、管理层有数据化运营的指导经验,执行层能将数据化运营的落地,在团队工作中注入数据思维的基因,培养使用数据结果判断总结的习惯,通过专门系统的培训推动企业的数据标准化。

最后,数据分析工具和各类模型的使用,也是数据分析技能基本要求,比如:多维度分析、交叉分析、海盗模型、用户分层模型、RFM模型、 AB测试等。

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