更新时间:2019-12-02 来源:黑马程序员 浏览量:
数据分析到底是个啥玩意呢,其实它并没有那么神秘,因为每个人生活中,每天都在经历着数据分析,比如说,你早上因为闹钟没响起床晚了,需要分析怎么样去公司才不会迟到。当然,除了刚在这个案例以外,生活中还有很多其他的案例也表明了数据分析始终贯穿着我们的生活,比如有记账行为的同学每隔一段时间会根据自己之前的记账记录,来分析自己上个月在哪方面用钱大手大脚了,那下个月就会在某些方面克制些等等。
那到底啥是数据分析呢?从上面这些其实可以看出一些共同点,首先,得需要有一些数据,无论是历史的,还是当下的,还是未来的;第二,我们会基于这些数据的分析进行对比或者推理,然后得出一些结论。
所以,数据分析需要通过收集数据,在其中提取出有用的数据,然后利用合理的方法进行对比或者推理,总结出相应的结论。
数据分析的目的
讲了这么多,很明显可以发现数据分析一定不会是为了好玩,也显然不是为了炫技,毕竟区区数据分析也不算啥可以炫耀的技能。那数据分析是为了干嘛的,结合上面的一些案例,可以大致看得出数据分析是为了让我们得出一些结论,然后来帮助我们做出相应的决策。正如上面的案例,无论是通过历史经验得出上班要迟到结论,还是说我们基于上个月的消费情况来对这个月的消费进行合理控制的行为,无不都是通过数据分析后得出的结论来帮助我们去进行的决策。
那在实际的产品工作中,数据分析归根到底的目的也是类似,都是通过分析得出某些结论来帮助在工作中做出后续的决策。
由于数据分析的角色和数据时间维度不同以及关注的数据指标不同,会有一些不同的目的测重点,从角色来讲,可以有产品、运营、市场等,从数据时间维度来看,可以有历史数据、当下数据、未来数据,从数据指标来看,可以有日活、月活、订单转化率、访问时长等,而根据不同角色和数据时间维度的排列组合,就可以得出一些不同的数据分析目的,比如电商产品根据历史销售数据去分析将来的销售趋势,还能通过以往的数据趋势分析出数据变化原因并试图找出解决方法等等。
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