思维分析逻辑 2 DAY

目录

数据分析多元思维模型

微观能力

有效沟通力快读发散收敛力 ,能在业务交流中发现问题并找到方向。

有效沟通力:从谈话中快速捕捉有用信息

快速发散收敛力:基于沟通中的有效信息,快速提炼总结,找到分析切入点。

快速发散收敛力技巧:1.黄金思维法则(多问为什么要做这件事)2.做好准备工作在进行沟通

发散:沟通后分析想法很多

收敛:众多想法中快速找到切入点

微观能力所需技能:想象力 敏感度 解决问题能力 快速发现问题 高维角度

中观能力

真正的专业度能很好的发现其他分析师中的问题。

技术理解:只有理解到数据标准化的本质是去除量纲量级的差异化,才能用好数据标准化方法

逻辑性:每一环推导必须讲究严谨性

价值点:描述性统计数据快速通过,指导性、预测性、价值最大

宏观能力

CEO能力

电商平台分析

整体数据

  1. 分发效率评估:CTR = 点击UV/曝光UV(反应用户点击欲望)人均访问点击页面数 = 总访问页面数PV/总访问数UV

  2. 日活

  3. 留存

  4. 渗透

漏斗模型

《思维分析逻辑 2 DAY》

互联网金融分析

授信模型

  1. 数据源

  2. 数据处理

  3. 数据标准化

  4. 数据建模

  5. 模型落地

  6. 模型优化

了解芝麻信用分结构

  1. 身份———稳定性

  2. 履约能力———兜底性

  3. 信用历史——历史性

  4. 人脉关系——弱价值性

  5. 行为偏好———真正价值(消费水平)

数据源的数据变量

1.原始变量:直接储存在数据库里的最基础的变量,如每天的交易额。

2.衍生变量:金融的本质是风险,所以要对原始数据进行加工。

时间维度衍生:最近一个月交易额,最近三个月交易额。
函数衍生:   最大交易额,最小交易额,交易额方差。
比率衍生:   最近一个月交易额/最近三个月交易额。

在选择变量的时候,基于RFM原则,即最近、频次、钱 (R (Recency)表示客户购买的时间有多远,F (Frequency)表示客户在时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。) 所有跟着三个属性相关的变量都要保留。

数据处理

  1. 数值型和字符串型缺失性和合理性进行检验,清除无效字段(50%以上清除)

  2. 数值型字段的相关性检验

  3. 字符串型字段的离散化处理(专家打分法:字符串转数值打分)

游戏数据分析

常规指标

  1. DAU、WAU、MAU、:日活跃、周活跃、月活跃

  2. 留存率:次日留存率、7日留存率、30日留存率:第一天打开第二天也打开 / 第一天打开

  3. 渗透率:某功能模块人数 / DAU

  4. 转换率:针对某个连贯路径使用下一个节点的人数 / 使用上一个节点的人数(打开APP的人数 / 开始游戏的人数(使用漏斗模型))

商业化指标

  1. ARPU:一个时间段每用户的平均收入 ARPU = 付费金额 / 活跃人数

  2. CPM:千次曝光成本 CPM = (广告投入总额 / 所投广告展示数) / 1000

  3. CPC: 每个点击成本 CPC = 广告投入总额 / 点击数

  4. ROI:投资回报率 ROI = 收入 / 支出 * 100% = ARPU * 用户数 / 所有支出

用户流失分析

流失周期 == 回流率稳定

回流率 = 回流用户数 / 流失用户数 = 某个周期内的流失用户数在周期结束后又回来 / 某个周期内的流失用户数
(枚举法:周期 = 1D、2D、3D…ND。回流率趋于收敛,那么该周期就是回流周期

《思维分析逻辑 2 DAY》

分析陌生行业

无从下手的原因:1.没有切入点。2.没有具体生动的案例

流程

  1. 理清业务模式(知道在干啥)
  2. 寻找北极星指标(最重要是什么)
  3. 立体维度拆解分析(具体案例)
  4. 小发现大猜想(发散收敛)
  5. 数据验证(闭环)
    原文作者:ThankCAT
    原文地址: https://www.cnblogs.com/thankcat/p/16890688.html
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