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괄호 다이어그램
우리는 흔히 측정할 수 없으면 성장할 수 없다고 말합니다. 데이터 분석은 기업의 상업적 가치를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 직장에서 우리는 일상 업무에 대처하기 위해 체계적이고 과학적이며 비즈니스에 적합한 데이터 분석 지식을 습득해야 합니다.
데이터 분석은 업무 지도에 필요한 가치 있는 정보를 도출하기 위해 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정입니다. 비즈니스 진행 상황과 변화를 이해하고, 문제를 찾아내고, 작업 방향을 안내하고, 작업 효율성을 측정하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석은 기업 발전에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 90% 이상의 기업이 데이터를 적용하고 있거나 적용할 예정입니다. 동시에, 문제를 분석하고 해결하는 효과적인 수단인 데이터 분석은 마케팅, HR, 컨설팅, 투자 등 다양한 직위의 전문가에게 필수적인 핵심 역량이 될 것입니다.
직장에 처음 입문한 사람의 경우 데이터 분석 기능을 사용하면 더 빨리 일자리를 찾고 높은 급여를 받을 수 있습니다. 현장 전문가는 전문 분야에 대한 심층적인 연구를 수행하고 업계 권위를 빠르게 확립할 수 있습니다. -만들기. 중소 규모 관리자의 경우 정확한 데이터를 마스터하면 비즈니스/프로젝트 이점을 확보할 수 있으며 데이터를 사용하여 비즈니스 통찰력을 수행하고 기회를 신속하게 파악하는 고위 리더의 의사 결정에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 분석은 또한 많은 산업과 직위에 필요한 능력입니다. 예를 들어 인터넷 산업은 일상적인 사용자 행동 분석, 트래픽 지표 분석, 광고 분석, 전자 상거래/소매업 등에 사용됩니다. 판매 모니터링, 제품 선택 및 매장 확장, 홍보 활동은 지표 구축, 효율성 향상, 비즈니스 본질에 사용되며 광고/마케팅은 광고 효과 감지, 미디어 배치 제안, 실제에 사용됩니다. -시간 비용 관리, 소셜 청취 등
데이터 분석의 가치는 평범한 직장인을 비범하게 만드는 중요한 능력이므로 누구나 데이터 분석 역량을 갖춰야 한다.
데이터 분석 아이디어를 얻으려면 먼저 일반적인 분석 방법을 숙지해야 합니다. 이러한 일반적으로 사용되는 방법을 이해하면 자연스럽게 데이터 분석에 대한 아이디어가 생길 것입니다.
1. 일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법
일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법은 무엇입니까? 비즈니스 시나리오의 분석 목적에 따라 다양한 분석 방법이 사용됩니다.
위에서 일반적으로 사용되는 분석 방법이 만족스럽지 못한 경우 다음은 보다 포괄적인 데이터 모델 보완입니다.
2. 꼭 배워야 할 데이터 분석 모델 35가지
일반적으로 사용되는 데이터 분석 모델은 세 가지 범주로 나뉩니다.
1) 순수 이론, 데이터와는 아무런 관련이 없습니다. 예를 들어 SWOT, PEST 등입니다. 이 모델은 엄밀히 말하면 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 되는 사고 방법입니다.
2) 지표 계산을 기반으로 한 모델입니다. 예를 들어, 퍼널법, AARRR, 매트릭스 모델, 듀폰 분석 등은 데이터 분석 사업에서 가장 많이 사용되며, 회사의 KPI와 직접적으로 연결되어 회사의 비즈니스 분석, 데이터 시스템 등에 자주 사용됩니다. .;
3) 알고리즘 기반 모델. 알고리즘 모델에는 시계열 등의 간단한 모델은 물론 기계 학습, 회귀, 클러스터링 등이 포함됩니다.
그림에 정리된 35개의 필수 학습 데이터 분석 모델에는 처음 두 모델, 즉 순수 이론 모델과 지표 계산 기반 모델이 포함되어 있어 모든 사람에게 사고와 분석 방법을 모두 제공합니다.
일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법 및 모델을 마스터합니다. 데이터 분석의 구체적인 과정에서는 데이터 분석의 목적을 달성하기 위한 전문적인 분석 지식과 도구가 있어야 합니다.
1. 데이터 분석에 대한 기본 지식
실제 데이터 분석 작업에서는 데이터 분석에 대한 몇 가지 기본 지식도 이해하고 숙달해야 합니다. 이 그림은 통계 보유량, 분석 언어 및 도구, 알고리즘 원리의 세 가지 측면으로 구성됩니다.
2. 데이터 분석 및 마이닝
데이터 마이닝이란? 데이터 마이닝은 사람들에게 미리 알려지지 않은 불완전하고, 시끄럽고, 모호하고, 무작위적인 대량의 데이터로부터 잠재적으로 유용한 정보와 지식을 추출하는 프로세스입니다.
데이터 마이닝의 초점은 알려지지 않은 패턴과 규칙성을 찾는 것입니다. 그 중 가장 유명한 사례 중 하나는 "맥주와 기저귀 이야기"입니다.
아기가 있는 미국 가정에서는 젊은 아빠들이 기저귀를 사러 슈퍼마켓에 갈 때 스스로 맥주를 사는 경우가 많다. 이로 인해 겉보기에 관련이 없어 보이는 두 가지 품목인 맥주와 기저귀가 같은 장바구니에 들어가는 현상이 자주 발생한다. 이 현상을 발견한 슈퍼마켓에서는 젊은 아빠들이 이 두 품목을 빨리 찾아 쇼핑을 마칠 수 있도록 맥주와 기저귀를 매장 내 같은 공간에 배치하려고 했다.
이 이야기는 데이터 마이닝 결과를 뒷받침했기 때문에 더 많은 매출을 창출했습니다.
3. Excel에서 일반적으로 사용되는 수식
Excel은 업무에 일반적으로 사용되는 도구입니다. Excel을 능숙하게 사용하면 데이터 처리의 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 데이터 분석을 간단하고 효율적으로 만들어 지루하고 반복적인 작업에서 벗어날 수 있습니다. 그것으로부터 자유로워요.
4. 엑셀 피벗 테이블(Excel Pivot Table)
엑셀에서 가장 많이 사용되는 데이터 분석은 피벗 테이블이다. 다양한 세부 데이터 테이블을 빠르게 분류하고 요약할 수 있는 데이터 분석 도구로 기본적으로 단순 데이터 분석의 요구 사항을 충족할 수 있다. 리더에게 보고할 때 피벗 테이블을 영리하게 사용하면 표현이 더욱 심층적이고 정확해질 수 있습니다.
5. 공통 데이터 지표
모든 데이터를 지표라고 부르는 것은 아닙니다. 비즈니스에 참조 가치가 있는 데이터만 지표라고 합니다.
많은 데이터 지표가 있습니다. 좋은 데이터 지표는 비즈니스 행동을 바꾸고, 사용자를 유지하고, 입소문을 퍼뜨리고, 브랜드를 극대화함으로써 긍정적인 브랜드 이미지를 구축하고 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다. 좋은 데이터 지표는 제품 비즈니스 라인의 개발 단계에 대한 지침을 제공해야 합니다.
일반적인 데이터 지표에는 제품의 전반적인 상황을 반영하는 종합 지표, 사용자 행동을 반영하는 프로세스 지표, 특정 비즈니스 조건을 반영하는 비즈니스 지표 등 세 가지가 있습니다. 업계마다 데이터 상황에 중점을 두고 있으며, 데이터를 얻는 방법은 다양합니다. 이 그림을 통해 답을 찾을 수 있습니다.
이벤트 기획, 제품 성장, 제품 최적화 의사결정 등 직장에서 유능한 사람은 종합적인 전문 기술과 방법에 주의를 기울일 뿐만 아니라 데이터 사고를 활용하여 비즈니스 전반을 분석하는 능력도 갖추고 있어야 합니다.
아마도 이전에는 데이터 역량을 키우는 데 관심을 가져본 적이 없었을 것이므로 앞으로는 회사의 비즈니스에 대해 더 많이 접촉하고, 더 많이 이해하고, 더 많이 연습하고, 더 많이 분석할 때 점점 더 많은 성취감이 올 것이라고 믿습니다. , 데이터의 매력을 경험하게 될 것입니다.
데이터 분석 에 대한 내용입니다 . 위의 모든 데이터 분석 사례는 ProcessOn을 사용하여 작성되었습니다 .
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