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如何提升数据分析能力?

发布时间 :2021-12-30 16:21:10
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  数据分析是一项十分重要的工作,它可以帮助我们更加全面、更加客观地认识到我们自身的问题和所处环境的机会点,对于职场人来说,拥有较好的数据分析能力,能够帮助自己在职场中越走越顺。那么,要怎么提升数据分析能力呢?

  结合产业架构进行分析

  数据分析的前提需要先明确分析目的,大致由两个部分组成,一是分析出原因,二是透过数据给出解决方案。这就需要我们懂业务的整体概况,清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解,这样才能使数据分析达到一定的效果,才有意义。

  运用现成模型进行分析

  在明确分析目的之后还会遇到一个问题,那就是数据量庞大,要从何处着手?要从哪些维度进行分析?要善于站在巨人的肩膀上,有些现成的数据分析模型一定要注意积累。常见的有:

  1、RFM 分析:这是一种简单实用的客户分析方法,可以通过这个三个关键要素——最近一次消费时间(R)、最近一段时间内消费频次(F)、最近一段时间内消费金额(M)对客户进行观察和分类,从而针对不同的特征的客户,进行相应的营销策略。

  2、转化漏斗模型:可以分析多种业务场景下转化和流失的情况,不仅能找出产品潜在问题的位置,还能定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。

  3、结构化拆解数据模型:该模型源自结构化思维金字塔原理,要把握两个要点——相互独立、无穷无尽。面对数据的时候,可以分析相关的模块并拆解,研究不变的单一模块。

  数据分析工具的学习

  工欲善其事,必先利其器,要提升数据分析能力必然离不开学习数据分析工具的使用。主要有以下数据分析工具值得学习:

  1、Excel:入门级的工具,能够满足绝大部分数据分析工作的需求,同时也提供相当友好的操作界面,十分容易上手,但处理的数据量较小。

  2、SPSS:采用类似Excel表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便地从其他数据库中读入数据,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

  3、Python:在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃,Python有些非常强大的数据分析能力,工作中能够大大地提高数据分析的效率。



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