怎么做数据,如何做数据打榜

每到年底,都有同学感慨:“忙了一年,感觉都是常规数据报表,连个拿得出手的项目都没有!”那到底高质量的数据分析项目该咋做?一、怎样算高质量想回答这个问题,得先明确:啥叫“高质量”项目。从本质上看,数据分

每到年底,都有同学感慨:“忙了一年,感觉都是常规数据报表,连个拿得出手的项目都没有!”那到底高质量的数据分析项目该咋做?

一、怎样算高质量

想回答这个问题,得先明确:啥叫“高质量”项目。从本质上看,数据分析是个支撑型岗位,工作质量高不高,主要由被服务的部门决定。如果是在企业里工作的话,主要看管理层/业务部门的评价意见。如果在面试时,则主要由面试HR/用人领导评价。摸清对方的需求,击中对方的痛点才是关键。

经常有同学在这里犯迷糊,觉得:用了线性回归模型的(复杂的模型不会)/图表blingbling闪光的/查一个数sql 写了2000行的,才算是“高质量”,忽视了这些玩意对业务到底有没有用,结果自然是闹笑话了。

如何做数据打榜,前几天还有个同学急匆匆来问,说他们建了流失用户预测模型,结果运营表示:“你们搞着干啥?预测了我也不知道咋用!”然后项目就黄掉了……这就是典型的闭门造车结果。

那要怎么弄,才能中业务痛点呢?

二、找准核心需求

数据分析对业务,是个“随风潜入夜,润物细无声”的事,往往有数据看得时候大家不觉得很厉害,但是没数据看了,就有人会着急。所以想找到业务的痛点,最好不要强行推销:“我有一个人工智能阿尔法大狗子模型,百测百准,客官您要不要试试!”而是先看,对方部门最关注什么问题,最缺什么数据。

常见的缺数据的情况有四种:

基础数据都没有,迫切想看到数

有数据但不知道怎么解读,干着急

有数据,有解读,想进一步验证想法

怎么做数据

有数据,有解读,想进一步做预测

1、在电脑上打开excel软件,接着在此软件的页面内打开要进行制作表格的数据文件。2、接着使用鼠标进行选中要进行制作表格的数据。3、然后选择要进行制作的统计图,可根据自己的喜好来进行选择表格样式。4、然后接着统计表格生。

接业务方需求的时候,一定要清晰真实需求。比如“用户画像”,可能上项目时就是嘴上一说,到底是业务不清楚用户现状,还是想基于画像做啥动作,一定要了解清楚。项目开始时不清晰,中间过程也要逐步清晰,不然夯吃夯吃打了一堆标签再被人质疑“你这有啥用!”那就是哑巴吃黄连了……

三、报表型项目的要点

怎么做数据

报表型项目数量最多,但最容易被数据分析师们忽视,很多新人总嫌弃它技术上不复杂。但实际上,报表型项目是最容易出成绩的,关键在于:做领导们关心的,领导们看得见的。接需求的时候,区分报表使用人,优先把领导们需求做可视化,让领导们直观感受到数据。

多大幅度变化算异常

是什么因素导致的异常

如何通过数据提前发现异常

怎么做数据

有了这些积累,就可以进一步做自动化异常提醒+问题诊断,让单纯的数据展示更上一层楼,同时能为后续深入分析打好基础。

四、分析型项目的要点

1、明确分析目的和思路:这一定很重要,你想通过数据分析得到什么,你想通过数据分析告诉别人什么,这是你做数据分析的首要问题,分析不能是漫无目的的,一定要明确思路,有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标。

在很多人原始印象里,数据分析就应该是拿到一堆数字,然后般若妈咪哄一通分析,告诉业务三句话,让业务多赚18万!

因此,分析型项目在报表型项目基础上孵化出来,成功率比较高。如果发现业务方对问题本身监控不足、认识不清,可以退回到报表型项目做起。有了一定积累后,想见效,最好的办法是先共识业务假设,搞清楚业务方到底对啥没信心,对啥有信心。证伪比证真容易,直接验假设更容易出结果。

1、数据培养 数据培养是进行有效数据分析的基础建设,不是什么数据都可以用来进行数据分析的,企业在注重数据量的积累的同时,还要注重数据积累的质量,将数据培养的意识和任务要求相结合,自上而下推行数据培养的机制。举个例子。

五、测试型项目的要点

测试型项目相对容易成功,本质上看,测试也属于“业务没数据,特别想看个数据”的情况。只不过要注意的是,到底要测啥,得事先想清楚了。在测试中最重要的就是:对影响结果的因素有前期了解,测试想测的关键因素,控制其他干扰项。

03) 漏斗分析比如记录招聘数据,投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期,这就是一个完整的招聘漏斗,从数据中,可以看到哪个环节还可以优化。04) 相关分析比如公司各个分店的。

因此,一般页面设计测试容易成功,对消费结果测试容易乱套。因为页面设计测试点少,容易出准确、稳定的结果。但影响消费结果的因素太多了在做测试之前没想清楚,很容易因为测试方案之间可比性不高,参与测试群体差异大,关键干扰因素没排除等原因导致结果失灵。

六、预测型项目的要点

预测型项目的关键在于:确认真实的预测需求,避免盲目赌命式的“我要100%精确”。不但做不到,而且没意义。比如开篇讲的流失用户预测,如果运营是全量投放资源召回流失用户,那把目标改成预测:“哪些人自然会回流”这样就能节省经费。

如果运营想获取最大效果,可以把目标改成:“用户预计响应哪种方式的召回”这样可以做多轮推送最大化唤醒用户。总之,先搞清楚运营的计划再下手,比自己闭门造模型管用的多。

七、仪式感很重要

具体方法还有很多,大家可以根据自己企业的风格酌情采用,不过核心思路只有一个,就是多团结同事,多搞会议,多上系统,不要默默交个ppt,交个excel,交个csv了事。里子都辛苦做出来了,面子一定要做足!

写到这,肯定有同学想问:“那么面试的时候怎么体现项目质量高呢?”面试时候思路和实际工作不太一样,因为面试时存在认知差,有可能实际工作业务方很喜欢的东西,对方企业觉得:“这个很一般呀,不过如此吗!”想打动面试官,需要另一个套路。

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