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提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。其实,“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出,依照每日的时间和以往经验选择行车路线;购买机票、预订酒店时,比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策,其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言,则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
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数据分析战略:3 大思路 8 种方法
前言
提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽
的数据报表。其实,“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出,
依照每日的时间和以往经验选择行车路线;购买机票、预订酒店时,比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策,其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程。对于业务决策
者而言,则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
一、数据分析的战略思维
无论是产品、市场、运营还是管理者,你必须反思:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,
你和你的团队都可以学习到什么?
1.1 数据分析的目标
对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本,提高营业额,往往我们把这类数据分
析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的
决策,提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ,驱动企业业务增长。
1.2 数据分析的作用
我们常常讲的企业增长模式中,往往以某个业务平台为核心。这其中,数据和数据分析,是不可或缺
的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,
都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求
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