概述
一、什么是数据分析
观测、实验、应用
二、重新认识数据分析
观测:对事物形成客观量化的认知(报表、图表、仪表盘)
实验:发现规律、验证假设(科学研究、A/B测试)
应用:不断基于数据反馈迭代产品
三、观测
观察:采集数据、储存数据、展示数据
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—采集数据:解析系统日志
—采集数据:埋点获取新数据
—采集数据:通过传感器采集(天气数据收集、心跳数据收集)
—采集数据:爬虫(解析网站)
—采集数据:API (API 平台文档、用API 获取数据)
—储存数据:各类类型的数据库-hive、mysql、presto、impala(数据工程师)
—储存数据:连接数据库取数
—展示数据:可视化高效传达信息
测量:设定标准、发现异常、研究关系
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分析数据的目的是什么?
—及时发现异常
—找到数据之间的因果关系
数据是客观统一的:有统一的认知才能有共同的目标
—设定标准+发现异常
—研究关系:可视化查看相关性、建模推导相关性四、实验-提出假设,然后验证假设
—观测到差评率飙升、假设由恶劣天气引起、通过天气数据验证假设
所有未经过事实数据验证的想法都是假设
设计A/B测试获取数据
—实验目标、实验假设、实验打分、实验指标、实验观众、实验版本、开发验收、实验结果、实验分析、后续计划
如何在业务只有少量数据时设计数据实验?
如何在无法同时测试两个版本时比较数据?
五、应用-如何应用数据创造价值
—基于数据反馈不断迭代产品和业务策略
明确业务的目标,拆解目标,得到标准值
—流程拆解法、二分法、象限拆解法、杜邦分析法、AARRR、pest、rfm、swot、5w1h(拆解只要符合mece法则即可)
—将数据应用于业务
—将数据应用于算法
最后
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