"数据分析思维与业务流程"
本文主要讲述了数据分析思维与业务流程的相关知识点，包括数据分析概述、数据分析方法论和分析模型等。
数据分析概述
数据分析是在基于业务的基础上，通过数据收集、清洗、处理、分析、建模、展示等方式，用于监控业务状态，分析方案效果，定位业务问题，最终实现优化业务，辅助决策制定的行为。数据分析师的主要工作包括描述现状、发现规律、推动改进等三个方面。
数据分析主要流程
数据分析的主要流程可以总结为以下六个步骤：
1. 需求分析问题定位需求拆解
2. 数据收集（Mysql数据查询、Hive数据查询、爬虫（Python））
3. 数据处理（EXTRACT、Transform、LOAD）
4. 数据分析（业务指标体系、数据分析模型、统计分析方法）
5. 数据可视化（Tableau、神策数据平台、Quick BI）
6. 数据分析报告
数据分析方法论
数据分析方法论是指在数据分析过程中所采用的理论和方法。数据分析方法论包括明确问题、拆解问题、定位问题原因等。
明确问题
明确问题是指明确数据分析的目标和方向。例如，在分析用户是否为小学生时，需要明确问题的五个方面，即为什么会有这样的问题？谁是这个产品的目标用户？在哪里使用这个产品？什么时候使用这个产品？有什么与其他用户不同的特点？
拆解问题
拆解问题是指将复杂问题拆解成多个简单的问题。例如，在分析某电商平台的利润时，可以将问题拆解成多个小问题，如用户画像、用户行为分析、用户价值分析等。
定位问题原因
定位问题原因是指找到问题的根源。例如，在分析某APP DAU逐渐下跌的原因时，需要找到问题的原因，如用户流失、用户不活跃、用户反馈不良等。
业务指标体系
业务指标体系是指对业务有参考价值的统计数据。业务指标的作用是当企业确定发展目标时，就需要使用业务指标来量化发展目标。
数据分析模型
数据分析模型是指对数据进行分析和处理的方法和工具。数据分析模型包括用户结构分析、用户行为分析、用户价值分析等。
用户结构分析
用户结构分析是指对用户的自然属性、社会属性、商业属性、心理属性等进行分析。例如，用户的年龄、性别、地域、社会属性、学历、家庭状况等。
用户行为分析
用户行为分析是指对用户的行为进行分析和标记。例如，用户的浏览频次、浏览品类、浏览价格带、下单频次、下单品类、下单价格带等。
用户价值分析
用户价值分析是指对用户的价值进行分析和评估。例如，用户的购买金额、购买频次、购买平均金额、购买内容、复购频次、复购间隔、复购内容等。
本文对数据分析思维与业务流程进行了详细的介绍，包括数据分析概述、数据分析方法论和分析模型等。数据分析是一种重要的业务技能，能够帮助企业更好地理解用户，优化业务，提高竞争力。
