Costumamos dizer que se você não consegue medir, não consegue crescer. A análise de dados desempenha um papel vital na melhoria do valor comercial das empresas. No local de trabalho, precisamos de dominar um conjunto de conhecimentos de análise de dados sistemáticos, científicos e compatíveis com os negócios para lidar com as necessidades do trabalho diário.
A análise de dados é o processo de coleta, processamento e análise de dados para obter informações valiosas para orientar o trabalho. Ajuda a compreender o progresso e as mudanças nos negócios, localizar problemas, orientar a direção do trabalho e medir a eficácia do trabalho.
A análise de dados está a tornar-se cada vez mais importante para o desenvolvimento das empresas e mais de 90% das empresas estão a aplicar ou irão aplicar dados. Ao mesmo tempo, a análise de dados, como meio eficaz de análise e resolução de problemas, tornar-se-á uma competência essencial para profissionais em diversos cargos, como marketing, RH, consultoria e investimentos.
Para os recém-chegados ao local de trabalho, ter a bênção dos recursos de análise de dados pode ajudá-lo a encontrar um emprego com mais rapidez e obter um salário alto. Os especialistas da área podem conduzir pesquisas aprofundadas em áreas profissionais e estabelecer rapidamente a autoridade do setor, sendo a base para qualquer decisão; -tomada. Para gestores de pequeno e médio porte, o domínio de dados precisos pode garantir que os benefícios do negócio/projeto tenham um impacto maior na tomada de decisões dos líderes seniores, que confiam nos dados para conduzir insights de negócios e identificar rapidamente oportunidades;
A análise de dados também é uma habilidade necessária para muitos setores e cargos. Por exemplo, a indústria da Internet é usada para análise diária do comportamento do usuário, análise de indicadores de tráfego, análise de publicidade, avaliação da capacidade dos funcionários, etc.; monitoramento de vendas, seleção de produtos e expansão de lojas, atividades promocionais, recursos humanos/finanças são frequentemente usados para construção de indicadores, melhoria de eficiência, essência de negócios e decisões de negócios são usadas para detecção de efeitos publicitários, sugestões de posicionamento de mídia, reais; -controle de custos de tempo, escuta social, etc.
O valor da análise de dados é uma capacidade importante que torna extraordinários os trabalhadores comuns, por isso todos deveriam ter capacidades de análise de dados.
Para ter ideias de análise de dados, primeiro você precisa dominar os métodos de análise comuns. Depois de compreender esses métodos comumente usados, você naturalmente terá ideias para análise de dados.
1. Métodos de análise de dados comumente usados
Quais são os métodos de análise de dados comumente usados? Dependendo da finalidade da análise no cenário empresarial, serão utilizados diferentes métodos de análise.
Métodos de análise de dados comumente usados
Se os métodos de análise comumente usados acima não puderem satisfazê-lo, a seguir está um suplemento de modelo de dados mais abrangente.
2. 35 modelos de análise de dados obrigatórios
Os modelos de análise de dados comumente usados são divididos em três categorias:
1) Teoria pura, nada a ver com dados. Por exemplo, SWOT, PEST, etc. Este modelo é estritamente um método de pensamento para ajudá-lo a realizar análises de dados;
2) Modelo baseado no cálculo de indicadores. Por exemplo, o método de funil, AARRR, modelo matricial, análise DuPont, etc., são os mais comumente usados em negócios de análise de dados e estão diretamente ligados aos KPIs da empresa. .;
3) Modelo baseado em algoritmo. Os modelos de algoritmo incluem modelos simples, como séries temporais, etc., bem como aprendizado de máquina, regressão, clustering, etc.
35 modelos de análise de dados essenciais
Os 35 modelos de análise de dados obrigatórios compilados na figura incluem os dois primeiros modelos, nomeadamente o modelo puramente teórico e o modelo baseado no cálculo de indicadores, que fornecem a todos métodos de pensamento e análise.
Dominar os métodos e modelos de análise de dados comumente usados. No processo específico de análise de dados, você deve ter conhecimento e ferramentas de análise profissional para atingir o objetivo da análise de dados.
1. Conhecimento básico de análise de dados
Conhecimentos de análise de dados
Na operação real de análise de dados, você também deve compreender e dominar alguns conhecimentos básicos de análise de dados. Esta imagem é organizada a partir de três aspectos: reservas estatísticas, linguagem e ferramentas de análise e princípios de algoritmo.
2. Análise e mineração de dados
O que é mineração de dados? A mineração de dados é um processo de extração de informações e conhecimentos potencialmente úteis de uma grande quantidade de dados incompletos, barulhentos, confusos e aleatórios que são desconhecidos antecipadamente pelas pessoas.
O foco da mineração de dados é encontrar padrões e regularidades desconhecidas. Um dos casos mais famosos é a “História da Cerveja e das Fraldas”.
Nas famílias americanas com bebês, os jovens pais costumam comprar cerveja para si próprios quando vão ao supermercado comprar fraldas. Isso leva ao fenômeno de que cerveja e fraldas, dois itens aparentemente não relacionados, muitas vezes aparecem na mesma cesta de compras. Depois de descobrir esse fenômeno, o supermercado tentou colocar cerveja e fraldas na mesma área da loja para que os jovens pais pudessem encontrar rapidamente esses dois itens e finalizar as compras.
Essa história gerou mais vendas porque foi apoiada por resultados de mineração de dados.
3. Fórmulas comumente usadas no
Excel Excel é uma ferramenta comumente usada em nosso trabalho. O uso proficiente do Excel pode não apenas nos ajudar a melhorar a eficiência do processamento de dados, mas também tornar a análise de dados simples e eficiente, libertando-nos do trabalho tedioso e repetitivo. livre disso.
Fórmulas comumente usadas do Excel
4. Tabela Dinâmica do Excel
A análise de dados mais comumente usada no Excel é a tabela dinâmica. É uma ferramenta de análise de dados que pode classificar e resumir rapidamente várias tabelas de dados detalhadas. aprender. Não é muito complicado. Ao reportar ao seu líder, o uso inteligente de tabelas dinâmicas pode tornar sua expressão mais profunda e precisa.
5. Indicadores de dados comuns
Nem todos os dados são chamados de indicadores. Somente os dados que possuem valor de referência para o negócio são chamados de indicadores.
Existem muitos indicadores de dados. Bons indicadores de dados podem mudar o comportamento dos negócios, reter usuários, espalhar o boca a boca e maximizar a marca, estabelecendo assim uma imagem de marca positiva e criando mais receita. Bons indicadores de dados devem fornecer orientação para a fase de desenvolvimento da linha de negócios do produto.
Existem três indicadores de dados comuns: indicadores abrangentes que refletem a situação geral do produto, indicadores de processo que refletem o comportamento do usuário e indicadores de negócios que refletem condições comerciais específicas. Diferentes setores se concentram em diferentes situações de dados e há muitas maneiras de obter dados. Você pode encontrar as respostas nesta imagem.
Uma pessoa capaz no local de trabalho, seja no planejamento de eventos, no crescimento de produtos ou na tomada de decisões de otimização de produtos, não deve apenas prestar atenção a habilidades e métodos profissionais abrangentes, mas também ter a capacidade de usar o pensamento de dados para analisar o negócio como um todo.
Talvez você nunca tenha prestado atenção em cultivar suas capacidades de dados antes, então a partir de agora você terá mais contato, entenderá mais sobre o negócio da empresa, praticará mais e analisará mais, acredito que quando mais e mais sentimento de realização surgir. , você experimentará o poder do charme dos dados.
O texto acima é o conteúdo relevante sobre análise de dados . Todos os casos de análise de dados acima são desenhados usando ProcessOn .
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