2015年,對于數據行業來說,確實有各種質的飛躍,各種白皮書,各種以數據命名的新興職業呈現百花齊放的局面。數據這個詞被用得越來越多,熱度越來越大。不可置否的是數據在各行各業顯現出了不同凡響的威能,最先實現價值一般都在電子商務行業。
電商行業能直接反饋到的數據量是最全最多的,各種行為都會有所記錄。也許賣家們手頭的收據還達不到大而全的程度,但是利用這些數據還是可以做一些力所能及的分析,使得整個運營過程更科學、更準確,來減少在操作過程中的一些失誤,避免損失。也可以發現一些原本沒有發現的信息,提供更多的空間所在,說大一點發現藍海市場的存在,說通俗些讓賺錢都顯得高大上。
很多文章中提到過數據分析入門有5種思維,對于文章不過多的評論什么,只能先這么說,這5種思維不能說錯,可能對于國內現狀來說,更能夠被廣大的人民群眾所接受,也確實比較簡單實用。但是數據分析的5種思維這樣的說法,這是完全不考慮算法的一個情況下,不嚴謹的說,數據分析有這么5種簡單的思考方向。這樣的一個說法應該會比較合理一點,因為這就確實不從任何數學學術意義上的程度去說這個事。
如果賣家確實感覺剛開始學習數據分析無從下手的話,可以先往這方面考慮。
第一種,叫做對照,俗稱對比。
先看看第一幅圖:
不知道賣家們對于看到第一幅圖有什么感覺,先別急,接下來看第二幅圖:
可能第二幅圖就明白了很多,這就是一個對比,有個參照。否則單一的看看一個內容,根本不知道在做什么。
第二種叫拆分:這種方法運用在尋找問題的時候比較多,還是看圖:
比如當流量出現了問題,那就要一層一層往下剝析問題具體是出現在了底下的哪個點。
第三種跟第四種可以和起來講,就是降維跟升維。比如看到這樣的數據:
上圖一眼望去,就覺得密密麻麻,完全都不知道看什么。這個時候,在分析的思維上,就要想目的到底是什么,哪些數據是有用的,然后把那些不必要的先刪除掉,結果就清楚很多。而升維就剛好相反,就可以看看是否數據量夠,是否需要增加一些維度。后面文章會詳細講解。
第五種思維,叫做假說。這種說法更熟知一點的叫做假設,是一種逆向的思維,最常用到的地方是制定計劃的時候,從結果看原因。比如目標是卡排名卡到第幾位,那么就需要去想,要達到這種結果,需要什么樣的一個條件。一步一步反向的去制定,這樣不會偏離達到目標的方向。
真正的數據分析是一個很大的內容,如果涉及到算法,不管是數據挖掘方面還是統計分析方面的其中某一個,都有上百種細分的算法,各種流派、驗證方式,后面會一一展開。
電商行業能直接反饋到的數據量是最全最多的,各種行為都會有所記錄。也許賣家們手頭的收據還達不到大而全的程度,但是利用這些數據還是可以做一些力所能及的分析,使得整個運營過程更科學、更準確,來減少在操作過程中的一些失誤,避免損失。也可以發現一些原本沒有發現的信息,提供更多的空間所在,說大一點發現藍海市場的存在,說通俗些讓賺錢都顯得高大上。
很多文章中提到過數據分析入門有5種思維,對于文章不過多的評論什么,只能先這么說,這5種思維不能說錯,可能對于國內現狀來說,更能夠被廣大的人民群眾所接受,也確實比較簡單實用。但是數據分析的5種思維這樣的說法,這是完全不考慮算法的一個情況下,不嚴謹的說,數據分析有這么5種簡單的思考方向。這樣的一個說法應該會比較合理一點,因為這就確實不從任何數學學術意義上的程度去說這個事。
如果賣家確實感覺剛開始學習數據分析無從下手的話,可以先往這方面考慮。
第一種,叫做對照,俗稱對比。
先看看第一幅圖:
不知道賣家們對于看到第一幅圖有什么感覺,先別急,接下來看第二幅圖:
可能第二幅圖就明白了很多,這就是一個對比,有個參照。否則單一的看看一個內容,根本不知道在做什么。
第二種叫拆分:這種方法運用在尋找問題的時候比較多,還是看圖:
比如當流量出現了問題,那就要一層一層往下剝析問題具體是出現在了底下的哪個點。
第三種跟第四種可以和起來講,就是降維跟升維。比如看到這樣的數據:
上圖一眼望去,就覺得密密麻麻,完全都不知道看什么。這個時候,在分析的思維上,就要想目的到底是什么,哪些數據是有用的,然后把那些不必要的先刪除掉,結果就清楚很多。而升維就剛好相反,就可以看看是否數據量夠,是否需要增加一些維度。后面文章會詳細講解。
第五種思維,叫做假說。這種說法更熟知一點的叫做假設,是一種逆向的思維,最常用到的地方是制定計劃的時候,從結果看原因。比如目標是卡排名卡到第幾位,那么就需要去想,要達到這種結果,需要什么樣的一個條件。一步一步反向的去制定,這樣不會偏離達到目標的方向。
真正的數據分析是一個很大的內容,如果涉及到算法,不管是數據挖掘方面還是統計分析方面的其中某一個,都有上百種細分的算法,各種流派、驗證方式,后面會一一展開。
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本文來源: 數據分析5種入門方法,你get了么?