专题数据分析小结与体会

今天公司做了下关于专题数据分析的培训，恰巧最近在做一个关于和教育的数据分析，还有就是今天听培训的时候拿了一个不知道从什么时候带到公司的草稿本（已经没有可以写的地方了==）做的笔记，恐怕只有自己才看的懂了，所以就想记录下来，巩固下培训的内容，因为人的瞬时记忆是有限的，最好的记忆方法就是晚上回顾当天的知识点，形成自己的知识体系。好了说了这么多，开始进入正题了。

明确业务问题——议题——子议题——分析假设——论证，我们在拿到一个业务需求的时候可以从这几个方面去展开，这也是比较困难的一个环节。我们需要澄清问题，这个可以和需求方谈，也可以开头脑风暴的形式，我们要明白这个问题的必要性和价值，以及自己的可回答程度，同时我们在完成报告的时候也需要考虑这份报告可以给需求方带来什么价值，要站在对方的角度去思考问题，不要没有自己的想法，按部就班的去完成别人提的要求。确定了这个之后，就可以形成了议题，还可以做出分析假设，这个做出分析假设是一个可以后天培养的一个过程，在生活中，比如聚会，聊天都可以提高自己的逻辑力等等。最后是论证，这个要求我们需要自己独立完成取数，熟练各个分析工具以及数据挖掘方面的知识，在数据模型的设计的时候，一方面我们可以做成一个大宽表，方面后期的取数，另一方面，我们可以设计多维模型设计表，用数据透视表即可，（最近在做的一个分析，深有体会）。

看下以下几种不同的分析：

l  客户：我们偏向分析不同的客户群，注重不同的客户群之间的差异化，比如，XX客户识别，客户XX行为预测。

l  现象：注重分析原因，寻找解决方法，现象还可以从历史的维度去看，比如是首次还是之前就发生过，再看其程度、范围，还可以找出对比的标杆。比如，XX指标下降分析

l  事件：这个主要是节假日事件，突发事件等，最关注的是影响因素。比如：双11活动的一些分析。

l  方案：这个一般是对一个方案评估的好坏。

l  指标：我们可以做出一些指标用来分解和预测，比如客户忠诚度的构建，指标还分为模糊的和严格的，严格的指标主要用来构建模型，而模糊的一般用来做些分析就行了。

不同分析的具体分析方法：

l  客户群体类：先从整体上可以看现状及趋势，其次在识别、预测、细分，主要用到自然属性、社会特征以及一些行为特征，最后是细分客户群特征的刻画。

l  现象分析：步骤：验证——原因——解决方案。验证主要分析它的趋势，严重程度以及影响范围，原因可以从客户需求、业务流程、竞争环境三个方面分析。

l  方案分析：制定评估标准——方案——评估。评估标准主要是关于特征分析以及计算指标等。

其他的两点没有具体说，那就略过吧。

好了基本的大的方面已经说完了，在总结下几个随笔小点：

l  思考三要素：两个极端的思考；归零思考；从用户、竞争对手、一线现场三个角度思考。

l  金字塔原理：自上而下（可以通过实践、阅读）；自下而上（列出要点、找出关系、组织框架）

l  完整的分析报告主要有：背景、思路、结论建议、分析过程（注：一般把分析过程放在后面），分析结论又包括记述、评价、建议三部分构成，在每个论点下我们要有论据支撑，因为我们要用数据说话。

要想真正的做好数据分析报告，是一个不断实践，不断积累的过程，在现实中，可能会遇到各种各样的困难，我们都要静下心来去做，多思考，不要因为被客户催着时间紧急，就放弃了思考，草草了之。只要用心去做，相信不久的奖来，你也会有一套自己的分析方法。

最后

以上就是单身大炮为你收集整理的专题数据分析小结与体会的全部内容，希望文章能够帮你解决专题数据分析小结与体会所遇到的程序开发问题。

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