Solemos decir que si no se puede medir, no se puede crecer. El análisis de datos juega un papel vital en la mejora del valor comercial de las empresas. En el lugar de trabajo, necesitamos dominar un conjunto de conocimientos de análisis de datos sistemáticos, científicos y compatibles con los negocios para hacer frente a las necesidades del trabajo diario.
El análisis de datos es el proceso de recopilación, procesamiento y análisis de datos para obtener información valiosa para guiar el trabajo. Ayuda a comprender el progreso y los cambios empresariales, localizar problemas, orientar la dirección del trabajo y medir la eficacia del trabajo.
El análisis de datos es cada vez más importante para el desarrollo de las empresas, y más del 90% de las empresas están aplicando o aplicarán datos. Al mismo tiempo, el análisis de datos, como medio eficaz para analizar y resolver problemas, se convertirá en una competencia central esencial para los profesionales en diversos puestos, como marketing, recursos humanos, consultoría e inversiones.
Para los recién llegados al lugar de trabajo, tener la bendición de las capacidades de análisis de datos puede ayudarlos a encontrar un trabajo más rápido y obtener un salario alto. Los expertos en el campo pueden realizar investigaciones en profundidad en campos profesionales y establecer rápidamente que los datos de autoridad de la industria son la base para cualquier decisión; -Para los gerentes pequeños y medianos, dominar datos precisos puede garantizar que los beneficios comerciales/proyectos tengan un mayor impacto en la toma de decisiones de los líderes senior, quienes dependen de los datos para obtener conocimientos comerciales e identificar rápidamente oportunidades.
El análisis de datos también es una capacidad necesaria para muchas industrias y puestos. Por ejemplo, la industria de Internet se utiliza para el análisis diario del comportamiento del usuario, el análisis de indicadores de tráfico, el análisis de publicidad, la evaluación de la capacidad de los empleados, etc. el seguimiento de ventas, la selección de productos y la expansión de tiendas, las actividades de promoción y finanzas se utilizan a menudo para crear indicadores, mejorar la eficiencia y la esencia empresarial, y las decisiones comerciales se utilizan para detectar efectos publicitarios y sugerencias de ubicación de medios; -control de costes de tiempo, escucha social, etc.
El valor del análisis de datos es una habilidad importante que hace que los trabajadores comunes y corrientes sean extraordinarios, por lo que todos deberían tener capacidades de análisis de datos.
1. Métodos de análisis de datos de uso común.
¿Cuáles son los métodos de análisis de datos más utilizados? Dependiendo del propósito del análisis en el escenario empresarial, se utilizarán diferentes métodos de análisis.
Métodos de análisis de datos comúnmente utilizados.
Si los métodos de análisis más utilizados anteriormente no le satisfacen, a continuación se incluye un suplemento del modelo de datos más completo.
2. 35 modelos de análisis de datos imprescindibles
Los modelos de análisis de datos comúnmente utilizados se dividen en tres categorías:
1) Teoría pura, nada que ver con datos. Por ejemplo, FODA, PEST, etc. Este modelo es estrictamente un método de pensamiento para ayudarlo a realizar análisis de datos;
2) Modelo basado en cálculo de indicadores. Por ejemplo, el método del embudo, AARRR, modelo matricial, análisis DuPont, etc., son los más utilizados en el negocio de análisis de datos y están directamente relacionados con los KPI de la empresa. A menudo se utilizan en el análisis comercial, el sistema de datos, etc. .;
3) Modelo basado en algoritmos. Los modelos de algoritmos incluyen modelos simples como series de tiempo, etc., así como aprendizaje automático, regresión, agrupamiento, etc.
35 modelos de análisis de datos esenciales para aprender
Los 35 modelos de análisis de datos imprescindibles recopilados en la figura incluyen los dos primeros modelos, es decir, el modelo puramente teórico y el modelo basado en el cálculo de indicadores, que proporcionan a todos métodos de pensamiento y análisis.
Domine los métodos y modelos de análisis de datos comúnmente utilizados. En el proceso específico de análisis de datos, debe tener conocimientos y herramientas de análisis profesionales para lograr el propósito del análisis de datos.
1. Conocimientos básicos de análisis de datos.
Conocimientos de análisis de datos
En la operación real del análisis de datos, también debe comprender y dominar algunos conocimientos básicos del análisis de datos. Esta imagen se organiza a partir de tres aspectos: reservas estadísticas, lenguaje y herramientas de análisis y principios de algoritmos.
2. Análisis y minería de datos
¿Qué es la minería de datos? La minería de datos es un proceso de extracción de información y conocimientos potencialmente útiles a partir de una gran cantidad de datos incompletos, ruidosos, confusos y aleatorios que las personas desconocen de antemano.
Exploración y minería de datos
El objetivo de la minería de datos es encontrar patrones y regularidades desconocidos. Uno de los casos más famosos es la "Historia de la cerveza y los pañales".
En las familias estadounidenses con bebés, los padres jóvenes suelen comprar cerveza para ellos mismos cuando van al supermercado a comprar pañales. Esto lleva al fenómeno de que la cerveza y los pañales, dos artículos aparentemente no relacionados, aparecen a menudo en la misma cesta de la compra. Tras descubrir este fenómeno, el supermercado intentó colocar cerveza y pañales en la misma zona de la tienda para que los padres jóvenes pudieran encontrar rápidamente estos dos artículos y completar sus compras.
Esta historia generó más ventas porque estaba respaldada por resultados de minería de datos.
3. Fórmulas de uso común en
Excel Excel es una herramienta comúnmente utilizada en nuestro trabajo. El uso competente de Excel no solo puede ayudarnos a mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, sino también hacer que el análisis de datos sea simple y eficiente, liberándonos del trabajo tedioso y repetitivo. libre de ello.
Fórmulas de Excel de uso común.
4. Tabla dinámica de Excel
El análisis de datos más utilizado en Excel es la tabla dinámica. Es una herramienta de análisis de datos que puede clasificar y resumir rápidamente varias tablas de datos detalladas. Básicamente, puede satisfacer las necesidades de análisis de datos primarios y simples, y es fácil. aprender No es muy complicado Al informar a su líder, el uso inteligente de las tablas dinámicas puede hacer que su expresión sea más profunda y precisa.
5. Indicadores de datos comunes
No todos los datos se denominan indicadores. Sólo los datos que tienen valor de referencia para el negocio se denominan indicadores.
Hay muchos indicadores de datos que pueden cambiar el comportamiento empresarial, retener a los usuarios, difundir el boca a boca y maximizar la marca, estableciendo así una imagen de marca positiva y generando más ingresos. Los buenos indicadores de datos deberían proporcionar orientación para la etapa de desarrollo de la línea de negocio del producto.
Hay tres indicadores de datos comunes: indicadores integrales que reflejan la situación general del producto, indicadores de proceso que reflejan el comportamiento del usuario e indicadores comerciales que reflejan condiciones comerciales específicas. Diferentes industrias se centran en diferentes situaciones de datos y hay muchas formas de obtener datos. Puede encontrar las respuestas en esta imagen.
Una persona capaz en el lugar de trabajo, ya sea que se trate de planificación de eventos, crecimiento de productos o toma de decisiones sobre optimización de productos, no solo debe prestar atención a habilidades y métodos profesionales integrales, sino que también debe tener la capacidad de utilizar el pensamiento de datos para analizar el negocio en general.
Tal vez nunca antes haya prestado atención a cultivar sus capacidades de datos, por lo que a partir de ahora tendrá más contacto, comprenderá más sobre el negocio de la empresa, practicará más y analizará más. Creo que cuando llegue cada vez más sensación de logro. , experimentará el poder del encanto de los datos.
Lo anterior es el contenido relevante sobre el análisis de datos . Todos los casos de análisis de datos anteriores se dibujan utilizando ProcessOn .
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