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睿治

智能數(shù)據(jù)治理平臺(tái)

睿治作為國內(nèi)功能最全的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品之一,入選IDC企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)施部署指南。同時(shí),在IDC發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)治理市場份額》報(bào)告中,連續(xù)四年蟬聯(lián)數(shù)據(jù)治理解決方案市場份額第一。

數(shù)據(jù)分析之落地sop流程(一)

時(shí)間:2023-09-02來源:徘徊的愛瀏覽數(shù):329

前言

數(shù)據(jù)分析涉及很多知識(shí)點(diǎn),各個(gè)網(wǎng)站也都能搜到,但很少有一種系統(tǒng)化的流程來參考,也有讀者后臺(tái)留言問到數(shù)據(jù)分析的流程,所以我認(rèn)認(rèn)真真的整理出一套方法論,將數(shù)據(jù)分析從0-1的流程都串聯(lián)了起來。

對(duì)于分析人員來說,過程很重要,是一個(gè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值并探索業(yè)務(wù)價(jià)值的過程;但對(duì)于領(lǐng)導(dǎo)來說,結(jié)果才最重要,只有可落地實(shí)施可帶來實(shí)際效益的結(jié)果才是數(shù)據(jù)分析價(jià)值的體現(xiàn)。

所以,流程中的每一步鋪墊與探索都是為了最終的業(yè)務(wù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。


數(shù)據(jù)分析sop流程

數(shù)據(jù)分析共包括四大階段:

需求處理階段:考驗(yàn)溝通理解能力

數(shù)據(jù)處理階段:考驗(yàn)數(shù)據(jù)清洗及sql、python等工具使用能力

數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)階段:考驗(yàn)分析應(yīng)用與可視化展現(xiàn)能力

復(fù)盤跟蹤階段:考驗(yàn)反省優(yōu)化能力

根據(jù)數(shù)據(jù)分析的sop流程,將其中的數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)階段整理了一份思維導(dǎo)圖,方便大家快速理解,可以先看一下。

其實(shí)數(shù)據(jù)分析一句話總結(jié)就是:

將一堆無序的海量數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列清洗、處理、規(guī)整、加工展現(xiàn),提煉出痛點(diǎn)及機(jī)會(huì),從而驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長、輔助業(yè)務(wù)決策。


展開講講數(shù)據(jù)分析各階段

1. 發(fā)現(xiàn)問題

問題千千萬,需從中找出有效問題。

有效問題就是有價(jià)值的問題:這個(gè)問題涉及了什么業(yè)務(wù)?與什么指標(biāo)相關(guān)?有多大的影響?能解決什么難題?受宏觀影響還是微觀影響?無法避免還是本可避免?等

發(fā)現(xiàn)問題,可以從以下幾個(gè)方面著手:

與歷史對(duì)比

與總體對(duì)比

與競品對(duì)比

與目標(biāo)對(duì)比

與經(jīng)驗(yàn)對(duì)比

......


2. 需求處理階段

需求分兩塊:他人驅(qū)動(dòng)與自我驅(qū)動(dòng)。

?他人驅(qū)動(dòng)

通常由業(yè)務(wù)方、上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)等需求方發(fā)現(xiàn)問題,提出需求。可能會(huì)存在需求不明確的問題,既增加溝通成本,又耗費(fèi)時(shí)間成本,分析師將需求完成之后,需求方才發(fā)現(xiàn)自己需要的并不是這樣的,成了無意義的工作、低成本的分析。所以需要清晰get到需求方的點(diǎn),了解清楚需求背景、需求目的、指標(biāo)口徑、數(shù)據(jù)需求范圍、數(shù)據(jù)需求維度、需求的期望排期等。

另外還需明確一點(diǎn),數(shù)據(jù)展示聚合還是明細(xì)。如果展示聚合,需要按照什么維度聚合,按照什么方式聚合;如果需要展示明細(xì),搞清楚為什么需要的是明細(xì)數(shù)據(jù),因?yàn)槊骷?xì)數(shù)據(jù)量會(huì)比較大,既涉及數(shù)據(jù)安全,也給調(diào)取數(shù)據(jù)帶來壓力。有時(shí)候需求方要求明細(xì)數(shù)據(jù),他們拿到明細(xì)數(shù)據(jù)之后還要再用excel去聚合去做數(shù)據(jù)處理,其實(shí)這一步驟分析師完全可以直接用sql或者BI產(chǎn)品解決。也就是說這個(gè)明細(xì)數(shù)據(jù)并不能一步到位讓需求方看到他想看到的數(shù)據(jù),所以需要引導(dǎo)需求方了解下他們需求的真正目的。

做到拆解需求,將抽象的需求具體化,復(fù)雜的需求簡單化。

?自我驅(qū)動(dòng)

即分析師本人發(fā)現(xiàn)問題,探索解決問題的方案。

比如某個(gè)指標(biāo)波動(dòng)異常,先于業(yè)務(wù)方發(fā)現(xiàn)并解決問題;再比如專門負(fù)責(zé)某一個(gè)項(xiàng)目,主動(dòng)通過數(shù)據(jù)探索項(xiàng)目優(yōu)化方案。

自我驅(qū)動(dòng)的精神難能可貴。


3. 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集的目的是為了在分析中使用,多數(shù)情況下用到的是聚合數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集分為內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)兩大塊。

?內(nèi)部數(shù)據(jù)

1)需要梳理清楚這個(gè)需求需要什么數(shù)據(jù)

2)需要判別需要的數(shù)據(jù)是否能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中獲取。如果可以,應(yīng)該從哪個(gè)庫中的哪個(gè)表獲取?這個(gè)表中字段的口徑和需求所需的字段口徑是否一致?

3)如果現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)可以滿足需求,就需要梳理好口徑請(qǐng)數(shù)倉同學(xué)重新落表。

4)如果現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中有表可以滿足,但是需要通過SQL層層關(guān)聯(lián)才能從數(shù)據(jù)庫中獲取聚合數(shù)據(jù),最好的方式請(qǐng)數(shù)倉同學(xué)將你所需的聚合數(shù)據(jù)落成數(shù)據(jù)庫表,這樣一方面你使用起來較為簡單,另一方面也減少了數(shù)據(jù)展現(xiàn)層的BI端連接數(shù)據(jù)的壓力。

?外部數(shù)據(jù)

行業(yè)報(bào)告數(shù)據(jù)

比如艾瑞網(wǎng)、極光大數(shù)據(jù)、阿里研究所、199IT互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心等都會(huì)時(shí)不時(shí)的發(fā)一些行業(yè)分析報(bào)告。整個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)公司內(nèi)部是無法獲取的,所以可以從一些行業(yè)分析報(bào)告入手。

問卷采集

比如我們需要獲取用戶的一些①主觀想法:喜歡我們產(chǎn)品的原因是?我們產(chǎn)品最吸引您的點(diǎn)是?您覺得我們產(chǎn)品最應(yīng)該改進(jìn)的點(diǎn)是?②對(duì)競品的行為:您在xx場景下更愿意使用A產(chǎn)品、B產(chǎn)品還是C產(chǎn)品③用戶習(xí)慣的場景:您在什么場景下更愿意使用xx產(chǎn)品?等

通過問卷數(shù)據(jù)獲取一些產(chǎn)品中無法獲得的數(shù)據(jù),輔助分析。

宏觀數(shù)據(jù)

比如我們分析的某個(gè)指標(biāo)有時(shí)候也會(huì)受到宏觀政策的影響。比如在xx日出具了xx政策,本公司產(chǎn)品在該政策之前與之后變化多大。

確保能獲取核心的關(guān)鍵性數(shù)據(jù),為下一步做準(zhǔn)備。


4. 數(shù)據(jù)處理

對(duì)分析師而言,這步需要分析師將數(shù)據(jù)根據(jù)腦中的分析框架處理成所需要的數(shù)據(jù)。

會(huì)涉及數(shù)據(jù)異常值處理、缺失值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)分組歸類以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的校驗(yàn),為下一步的數(shù)據(jù)分析奠定好基礎(chǔ)。

井井有條的數(shù)據(jù)更有利于分析。


5. 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析需要的工具技能主要是:

硬實(shí)力:

①數(shù)據(jù)調(diào)取:MySQL、SparkSQL、Hive、impala、Oracle、PostgreSQL等

②數(shù)據(jù)清洗或建模:Python、SPSS等

數(shù)據(jù)可視化:Tableau、Fine BI、Quick BI、PowerBI等

④數(shù)據(jù)分析報(bào)告:ppt、excel、word

以上硬實(shí)力并不是說全部都需要,針對(duì)不同的崗位性質(zhì)需要不同的技能。比如有的分析只需要會(huì)sql、可視化工具、寫分析報(bào)告就可以了,有的分析額外還需要會(huì)python建模等。

軟實(shí)力:

①統(tǒng)計(jì)知識(shí):描述性統(tǒng)計(jì)、邏輯回歸、假設(shè)檢驗(yàn)等

②排查問題的能力

③溝通能力:與業(yè)務(wù)方、數(shù)倉、上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)溝通

④歸納總結(jié)能力:從一系列分析中歸納出最重要的點(diǎn)

⑤數(shù)據(jù)敏感度

軟實(shí)力更重要,工具大家認(rèn)真學(xué)都能學(xué)會(huì),軟實(shí)力卻是自己實(shí)打?qū)嵉膫€(gè)人特色與魅力。


6. 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

以上準(zhǔn)備都做好之后,就到了數(shù)據(jù)應(yīng)用層:數(shù)據(jù)展現(xiàn)。數(shù)據(jù)展現(xiàn)普遍來說,有兩種形式:數(shù)據(jù)分析報(bào)告&可視化報(bào)表。

1)數(shù)據(jù)分析報(bào)告

數(shù)據(jù)分析報(bào)告要素:數(shù)據(jù)調(diào)取時(shí)間、報(bào)告出具時(shí)間、報(bào)告負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)維度、分析背景、分析目的、結(jié)論要點(diǎn)、附表等。

注意:

最好將要點(diǎn)總結(jié)放在上面,這樣看報(bào)告的人可以第一時(shí)間get到要點(diǎn),然后再針對(duì)性去看每個(gè)要點(diǎn)的分析。

結(jié)論要點(diǎn)總結(jié),求精不求多。

一張圖盡量表明一個(gè)觀點(diǎn),而非一張圖涉及很多種指標(biāo),傳達(dá)很多種觀點(diǎn),容易造成干擾。

一份有價(jià)值的分析報(bào)告才是成果的展現(xiàn)。

2)BI報(bào)表

不管是采取外購的BI產(chǎn)品還是自研,都需要有一種敏捷BI來為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供一種入口。

我在《會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)行數(shù)分,我開啟了Tableau探索之路》一文中提到過可視化的內(nèi)容,大家可以去看下該文的第2點(diǎn)“聊聊可視化”

數(shù)據(jù)可視化旨在將復(fù)雜數(shù)據(jù)圖片化,幫助人更好地分析數(shù)據(jù)。可視化并不是單純的展示下數(shù)據(jù),而是使分析結(jié)果可視化,注意“分析結(jié)果”這4個(gè)字。借助于圖形,清晰有效的傳達(dá)與溝通問題。舉個(gè)例子,可視化相較于數(shù)據(jù),好比照片相較于文字。一張好的照片可以讓人瞬間發(fā)現(xiàn)其中的亮點(diǎn),而無需在大量文字中去提取;一份優(yōu)秀的可視化可以讓人瞬間發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要傳達(dá)的含義。重在直觀的展示,而非簡單的好看。

數(shù)據(jù)是思想,可視化是表達(dá)方式。想象一下,倘若公司沒有可視化,員工基本會(huì)在數(shù)據(jù)處理上耗費(fèi)大量的時(shí)間,于員工?而言,耗時(shí)耗力;于企業(yè)而言,員工因數(shù)據(jù)處理而導(dǎo)致的加班增加了開支成本,且管理層無法第一時(shí)間迅速獲得有效信息。


7. 持續(xù)跟蹤

一份分析報(bào)告的完成以及一份BI報(bào)表的上線,并不是分析的終點(diǎn)。分析,需要可持續(xù)化的復(fù)盤跟蹤。

比如:

①跟蹤分析方案有沒有為公司帶來實(shí)質(zhì)性的價(jià)值。

該方案執(zhí)行一段時(shí)間后,需要進(jìn)行執(zhí)行后VS執(zhí)行前的對(duì)比分析,跟蹤分析方案有沒有為公司帶來實(shí)質(zhì)性的價(jià)值。

②跟蹤分析數(shù)據(jù)指標(biāo)異動(dòng)的原因。上線了新的報(bào)表之后,需要跟蹤下報(bào)表上指標(biāo)的變化,及時(shí)感知數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)異動(dòng)以及探索異動(dòng)的原因。

③跟蹤分析數(shù)據(jù)實(shí)際表現(xiàn)與目標(biāo)的差距。

通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的歸納總結(jié),聚焦實(shí)際表現(xiàn)與目標(biāo)的主要差距,量化分析優(yōu)勢與不足。

持續(xù)化的復(fù)盤跟蹤,有助于我們查漏補(bǔ)缺,完善方案。更有助于探索數(shù)據(jù)深層次的含義以及及時(shí)感知數(shù)據(jù)的異常波動(dòng),提升自我價(jià)值與業(yè)務(wù)價(jià)值。


結(jié)語

分析其實(shí)就是要摸清楚需求對(duì)象是誰?關(guān)注點(diǎn)是什么?需要解決什么問題?過程服務(wù)于業(yè)務(wù)。分析師不是一線,但與一線人員息息相關(guān)。

我也不是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專家,就是純粹根據(jù)日常工作總結(jié)出來的要點(diǎn),希望能幫助到你們。本篇文章介紹了下數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程,其中有的環(huán)節(jié)會(huì)在后續(xù)文章中針對(duì)性的詳細(xì)展開說說。

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