数据分析就是仔细推敲证据
了解问题-确定问题-分解问题(数据)-评估(做出结论)-决策(建议,结论整合)
角色:解决问题和建议决策
了解客户,了解信息
数据分析总的来说就是认清问题继而解决
探索性数据分析:找到一些值得进行测试的假设条件
优秀的数据分析师帮助客户思考问题,不会等着客户告诉该做什么,改善客户业务,把问题视为机会
确定问题:
不停地问"是多少",使问题得到量化
1.销量提高多少(目标销量是否合理,)
2.客户人群(消费能力),你的想法(客户)
3.竞争对手销量情况
4.对提供数据感到好奇(疑问),如广告和社会营销预算怎么回事
分解问题:
大化小,可管理,可解决的组块
找出高效的比较因子
客户确信无疑的观点,你对数据的想法
评估
评估组块的关键就是比较
月份销量比较, 销量和目标比较,单价(降价)销量(目标)比较,
削减(增加)费用和销量(目标)比较
作出自己明确的假设,以自己的信用为自己的结论打赌(最终报告一定要提到自己,让客户确认结论出自何处)
提出建议:
确保自己的意见传达到位,让客户根据你的意见做出明确的决策(形成分析报表供制定决策)
背景
报告中写下自己和客户的假设
数据解说:
用简单的图形解说自己的结论
建议:
销量相对于目标可能与广告费(变量)相对于从前下降有关
没有充分的数据让我们相信社会网络建设(变量)取得成功
让我们试着将广告费调整到9月的水平(相对销量和目标销量相关的变量影响),观察消费者的
情况,是否达到目标销量目的
市场饱和情况(错误的或不完整的信息)
心智模型(客户提供的信息):接受数据,主观的想法
数据是否没有提供消费者的情况,而是"客户"提供的假定
重新确定问题
尽量明确你的心智模型
假设:消费者的喜爱和消费者人群是正确的,什么结果是成立
假设:失去消费者的危险境地,假设会是成立的
了解自己的知识缺陷非常重要
原文：https://www.cnblogs.com/forever-fortunate/p/12954273.html