
真正的數(shù)據(jù)分析大神是什么樣的呢?有人認(rèn)為他們能輕松駕馭各種分析工具,能夠從海量數(shù)據(jù)中找到潛在關(guān)聯(lián),或者一眼識別報告中的數(shù)據(jù)異常,甚至寫出經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析報告。其實(shí),成為數(shù)據(jù)大神的關(guān)鍵在于提升數(shù)據(jù)敏感度。
數(shù)據(jù)敏感度就是快速洞察數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的聯(lián)系。比如,走進(jìn)一家餐廳,普通人可能只看到“生意火爆”,但數(shù)據(jù)專家會分析客流量、客單價等,評估盈利能力。掌握這些技能需要不斷地實(shí)踐與訓(xùn)練。想提高數(shù)據(jù)敏感度?趕緊往下看~
掌握核心概念:學(xué)習(xí)均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分布類型(正態(tài)分布、二項(xiàng)分布等)以及相關(guān)性和因果關(guān)系等基本統(tǒng)計概念。
選擇一兩種工具:從常用的數(shù)據(jù)分析工具中選擇,如Excel、R或Python,專注于深入學(xué)習(xí)。Python特別受歡迎,因?yàn)槠鋷欤ㄈ鏟andas、NumPy)強(qiáng)大且易于使用。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化技術(shù):通過圖表(如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等)可視化數(shù)據(jù),有助于更直觀地理解數(shù)據(jù)的模式和趨勢。
使用可視化工具:熟悉如Tableau、Power BI等工具,能夠快速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化信息,從而提高數(shù)據(jù)敏感度。
分析知名企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,通過實(shí)際案例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
一、瑞幸從數(shù)字造假到逆襲翻盤
8月《黑神話:悟空》受到了包括央媒在內(nèi)的廣泛肯定,顯示出中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的積極市場前景。瑞幸迅速開展聯(lián)名活動,繼去年的醬香拿鐵后再次破圈。瑞幸咖啡在經(jīng)歷財務(wù)造假丑聞后,退市之后還能維持運(yùn)營并實(shí)現(xiàn)盈利,這一現(xiàn)象在企業(yè)中較為罕見,作為一名財務(wù)人員,財務(wù)分析不僅要關(guān)注利潤和現(xiàn)金流,更要深入理解數(shù)字背后的含義,這是財務(wù)分析的深層次要求。分析瑞幸咖啡的案例有助于探討數(shù)字管理的重要性。
定價9.9,瑞幸還有得賺么?
為什么客單價很重要?因?yàn)榭煜钒ㄎ覀兊纳钊沼闷?,包括一些零售副食商品之類的,它可替代性太?qiáng)了。有10塊錢一杯的瑞幸,就不會有人去喝30塊錢一杯的星巴克。所以價格敏感系數(shù)對于快消品來講它是至關(guān)重要的,如果要給快消品的一個界定的話,它就是低價傾銷模式來搶占市場。
瑞幸在商店贏利能力的敏感性分析中披露,單店贏利的關(guān)鍵因素在每家店每天賣出400件商品的情況下,每件售價16元,單店利潤會達(dá)到28.4%;但如果按報告中的數(shù)據(jù),在每店每天銷售263件商品,凈售價9.97元的實(shí)際情況下,按照管理層的介紹,門店層面虧損為28.0%。如果按9.97元的售價要實(shí)現(xiàn)盈利,每家店每天要賣800杯咖啡才行,不然就得把售價提高到13元。這突出體現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗的重要意義。
二、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)營能力
美國退市并沒有讓瑞幸沉浸在污點(diǎn)中,一蹶不振。而是選擇了直面危機(jī),誠懇整改。迅速公開承認(rèn)錯誤,向消費(fèi)者、投資者和社會各界誠懇道歉。隨后,瑞幸對內(nèi)部管理體系進(jìn)行了大刀闊斧的改革。瑞幸加強(qiáng)了財務(wù)審計和內(nèi)部控制,引入了專業(yè)的管理團(tuán)隊,重新梳理了公司的治理結(jié)構(gòu)和決策流程。
2024年7月30日,瑞幸咖啡披露2024年第二季度財報,交出了一份讓行業(yè)驚訝的成績單:
面對同行6.9元、9.9元的低價圍剿,瑞幸咖啡二季度收入同比增長35.5%,實(shí)現(xiàn)收入84.03億元,創(chuàng)下單季度營收新高;
外界關(guān)注的利潤表現(xiàn)也恢復(fù)至健康水平,實(shí)現(xiàn)凈利潤 8.71 億元,凈利潤率達(dá)到 10.4%;
隨著門店的迅速擴(kuò)張,瑞幸月均交易用戶數(shù)再創(chuàng)歷史新高,二季度達(dá)到6,969 萬;
二季度瑞幸產(chǎn)品總售賣數(shù)突破7.5 億件,占國內(nèi)總杯量的 24%,也就是每4杯中就有1杯出自瑞幸。
聯(lián)名共贏 指數(shù)級增長
瑞幸爆款制造的底層邏輯是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)營能力,瑞幸利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者偏好,通過數(shù)字化研發(fā)體系快速響應(yīng)市場變化,瑞幸每三四天推出一款新產(chǎn)品,2020年、2021年和2022年上半年,瑞幸推出的現(xiàn)制新飲品分別是77款、113款和68款,這種快速迭代的能力讓瑞幸能夠持續(xù)推出受歡迎的產(chǎn)品。
2023 年瑞幸和茅臺的聯(lián)名實(shí)現(xiàn)了瑞幸和茅臺的共贏。一個是在銷售收入上,一個是在廣告宣發(fā)上,整體的銷量以及活躍度暴漲,特別是瑞幸小程序活躍度,基本上是同比增加123%,環(huán)比上升 41%,可以說是指數(shù)級增長。
三、爆款制造的底層邏輯
作為一名數(shù)據(jù)分析師,我們要回歸分析瑞幸為什么有能力去制造這樣的爆款?
1、頭部產(chǎn)品穩(wěn)定輸出
瑞幸咖啡的某些產(chǎn)品,如生椰拿鐵,無論任何時候,都能穩(wěn)定地保持其在銷售排行榜上的領(lǐng)先地位。這款產(chǎn)品的銷量表現(xiàn)始終穩(wěn)定,顯示出其作為頭部產(chǎn)品的強(qiáng)大吸引力。瑞幸咖啡始終注重這些核心產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng),確保它們始終能滿足消費(fèi)者的需求。這些穩(wěn)定的產(chǎn)品,是為公司帶來穩(wěn)定收入的基石。
2、與知名IP聯(lián)名
瑞幸咖啡通過與知名IP或品牌進(jìn)行聯(lián)名合作,創(chuàng)造出具有沖擊力的營銷效果。例如,2023年推出的醬香拿鐵以及今年的黑神話聯(lián)名產(chǎn)品,都取得了顯著的成功。
這些聯(lián)名產(chǎn)品不僅吸引了大量消費(fèi)者的注意,還顯著提升了男性客戶的購買力,這一市場潛力在以往的營銷策略中往往被忽視。在黑神話聯(lián)名產(chǎn)品的推廣過程中,瑞幸咖啡的內(nèi)部包裝和營銷模式似乎提前泄露,引起了市場的廣泛關(guān)注。過去的營銷實(shí)踐中,很多品牌可能沒有充分認(rèn)識到男性消費(fèi)者在特定產(chǎn)品類別中的購買潛力。瑞幸咖啡通過與黑神話等男性向IP的合作,成功地激發(fā)了這一部分市場的活力,展示了男性消費(fèi)者在咖啡消費(fèi)市場中的重要性。
瑞幸咖啡通過穩(wěn)定的頭部產(chǎn)品和創(chuàng)新的聯(lián)名合作,成功地構(gòu)建了其在市場上的競爭地位。這些策略不僅保證了收入的穩(wěn)定性,還為其帶來了新的增長點(diǎn),值得其他品牌學(xué)習(xí)和借鑒。
3、線下合作
瑞幸公司正積極進(jìn)行版圖擴(kuò)張,以此作為未來增長的動力。這包括線下門店的增加、與商超的合作以及與銀行的戰(zhàn)略合作。特別值得注意的是,盡管當(dāng)前消費(fèi)趨勢傾向于線上購物,瑞幸咖啡依然重視線下門店的運(yùn)營,并探索與銀行的合作機(jī)會。當(dāng)然,瑞幸咖啡在抖音、小紅書等平臺設(shè)有直播店鋪并銷售產(chǎn)品,但仍然沒有放棄線下,即便在實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨挑戰(zhàn)的時期,瑞幸咖啡依然堅持對線下門店的投入和運(yùn)營。
4、回顧客戶服務(wù)本身
真正知道顧客想要的是什么,黑神話聯(lián)名的咖啡在網(wǎng)上也不是一致好評,口感也不是特別好。也有很多人說不好喝,但為什么它的銷量還是會締造這樣一個神話?就是客戶需求的,真的是那一杯咖啡嗎?還有我們玩這個游戲真的是為了打通關(guān)這個游戲嗎?其實(shí)需求本身也許不是表面上的一些內(nèi)容,需求的本身可能是更深層次的一些文化含義。
那么正是因?yàn)槿鹦覍τ跀?shù)據(jù)運(yùn)維的掌控能力上才實(shí)現(xiàn)了其服務(wù)的升級,瑞幸咖啡的產(chǎn)品聯(lián)名策略時,可以看出公司在推出新產(chǎn)品前進(jìn)行了深入的市場調(diào)研。例如,瑞幸咖啡推出的“醬香拿鐵”是在分析了茅臺酒的品牌形象和股市趨勢后做出的決策。瑞幸咖啡推出“黃玫瑰”系列產(chǎn)品,則是針對熱門連續(xù)劇在網(wǎng)上的熱議和評價進(jìn)行的市場響應(yīng)??梢酝茰y,瑞幸咖啡的運(yùn)維團(tuán)隊可能利用Python等技術(shù)手段,對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了爬取和分析,以此為依據(jù),打造了符合市場需求的產(chǎn)品,增強(qiáng)了品牌的市場競爭力。
對比不同的數(shù)據(jù),了解哪些方法最有效。
對比分析就是比較兩個相關(guān)的指標(biāo),以展示規(guī)模、水平、速度等。常見的對比方法有時間對比(如同比、環(huán)比、定基比)、空間對比和標(biāo)準(zhǔn)對比。比如,本周和上周的對比是環(huán)比,本月第一周和上月第一周的對比是同比,所有數(shù)據(jù)和今年第一周的對比是定基比。這樣可以分析業(yè)務(wù)增長和速度。
學(xué)習(xí)評估數(shù)據(jù)的可靠性,理解數(shù)據(jù)的上下文,識別潛在的偏差或錯誤。合理地質(zhì)疑數(shù)據(jù)的來源、準(zhǔn)確性和有效性,并分析數(shù)據(jù)背后的假設(shè)和局限性。在建立模型前考慮不同的假設(shè)和可能性,確保所選模型與實(shí)際情況相符。
識別缺失值:確定數(shù)據(jù)集中哪些數(shù)據(jù)缺失。
填補(bǔ)缺失值:使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或插值等方法填補(bǔ)缺失值,或根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇刪除缺失數(shù)據(jù)的行或列。
識別重復(fù)項(xiàng):查找并標(biāo)記數(shù)據(jù)集中重復(fù)的記錄。
刪除重復(fù)項(xiàng):根據(jù)特定的標(biāo)準(zhǔn)(如時間戳或唯一標(biāo)識符)刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄,確保每條記錄都是唯一的。
一致化格式:確保數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一,例如日期格式(YYYY-MM-DD 或 MM/DD/YYYY)、字符串大小寫(全部小寫或首字母大寫)等。
數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的數(shù)據(jù)類型(如將字符串轉(zhuǎn)為日期類型,或?qū)?shù)值轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)數(shù))。
識別異常值:使用統(tǒng)計方法(如Z-score、IQR)檢測數(shù)據(jù)中的異常值。
處理方法:可以選擇刪除、修正或保留異常值,具體取決于數(shù)據(jù)分析的需求和背景。
去除噪聲:清除文本數(shù)據(jù)中的無關(guān)內(nèi)容,如標(biāo)點(diǎn)符號、空格、HTML標(biāo)簽等。
數(shù)據(jù)規(guī)范化:消除冗余信息,確保各個數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系明確,避免數(shù)據(jù)沖突。
光學(xué)不練假把式,你需要參與實(shí)際的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、可視化和建模。通過實(shí)踐,培養(yǎng)對數(shù)據(jù)的直覺。
模擬數(shù)據(jù)分析:使用真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行練習(xí),嘗試進(jìn)行不同類型的數(shù)據(jù)分析(如探索性數(shù)據(jù)分析、回歸分析等)。
線性回歸的基本概念
線性回歸分析是數(shù)據(jù)挖掘里一個非常重要的方法,相信大家以前在高中或者大學(xué)時都學(xué)過一點(diǎn)點(diǎn)線性回歸的概念。在統(tǒng)計學(xué)中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。
聽著有點(diǎn)復(fù)雜,簡單來說,就是看一組零散的數(shù)據(jù)是否存在相關(guān)性。直白點(diǎn)說,就是在圖像上給你一堆點(diǎn),你來找一條線,然后讓這條線盡可能的在所有點(diǎn)的中間。這個找直線的過程,就是在做回歸了。如下圖所示。
線性回歸是一種預(yù)測連續(xù)值的統(tǒng)計方法 。它假設(shè)因變量(Y)與一個或多個自變量(X)之間存在線性關(guān)系。簡單線性回歸涉及一個自變量和一個因變量,其模型可以表示為 Y = β0 + β1X + ε,其中β0是截距,β1是斜率,ε是誤差項(xiàng)。
進(jìn)一步思考:為什么非要找這么一條盡可能的在所有點(diǎn)的中間的直線?
我們面對的是一堆散亂的點(diǎn),看不出具體的相關(guān)關(guān)系,而線能夠體現(xiàn)趨勢。所以,我們就是想辦法來找一條盡可能在所有點(diǎn)的中間的直線,代表一個數(shù)據(jù)的整體趨勢,讓數(shù)據(jù)的整體關(guān)系更加清晰可見,這樣就方便我們預(yù)判未來的情況。
回歸的目的:通過找到的線來預(yù)測未來。
回歸之所以能預(yù)測,是因?yàn)樗?strong style="font-weight: bold; color: black;">底層邏輯是:通過歷史數(shù)據(jù),摸透了“套路”,然后通過這個套路來預(yù)測未來的結(jié)果。
· 注意:在回歸中,我們要預(yù)測的target是連續(xù)型數(shù)據(jù)(降雨量,房價,長度,密度這些)
應(yīng)用場景
線性回歸分析在日常工作中運(yùn)用非常廣泛,通過線性回歸,我們可以用模型去描述兩組數(shù)據(jù)中是否存在相關(guān)性。
在分析銷售數(shù)據(jù)時,我們經(jīng)常要對廣告費(fèi)用以及銷售額的關(guān)系進(jìn)行判斷,評估廣告費(fèi)用對銷售額的作用到底有多大,公司應(yīng)不應(yīng)該加大廣告費(fèi)投入,如果未來投入一定的廣告費(fèi)用,預(yù)測銷售額可以達(dá)到多少…這一系列問題都可以通過線性回歸分析去得出答案。
提升預(yù)測準(zhǔn)確性
怎么使得預(yù)測更加準(zhǔn)確呢?
那就多加入一些預(yù)測信息,機(jī)器學(xué)習(xí)中也把這些預(yù)測信息叫作特征。特征多了呢,我們的預(yù)測也就會靠譜的多。同時,特征增多了,原來的參數(shù)也就不夠用了。所以,有幾個特征就會有幾個參數(shù),即讓每一個特征對應(yīng)一個參數(shù)。這用多個 x 來預(yù)測 y ,就是多元線性回歸,也可以引出線性回歸的一般表達(dá)式:
拿房價預(yù)測來說,可能需要綜合考慮到地段、房屋大小、距離、還有其他,并且按照重要性大小給到他們一定的權(quán)重大小(體現(xiàn)在下面公式中就是系數(shù)的大?。?/p>
那么寫成表達(dá)式為:
這個式子就是一個回歸方程,地段、距離這些是特征,房價就是要預(yù)測的標(biāo)簽,系數(shù)w稱為回歸系數(shù),我們通過輸入收集到的現(xiàn)有房價信息數(shù)據(jù)求得回歸系數(shù)w的過程就是回歸。得到回歸系數(shù)后,我們另外拿一個房屋信息數(shù)據(jù)輸入,就可以通過這個式子得到預(yù)測值,也就是這里預(yù)測出的房價。
為了方便計算,我們可以用矩陣來表示上面的方程:
其中,W看成W1 ~Wn組成的列矩陣,x 是 xi1 ~ xin 不同特征組成的特征矩陣。這個預(yù)測函數(shù)的本質(zhì)就是我們需要構(gòu)建的模型,機(jī)器學(xué)習(xí)中也稱“決策函數(shù)”。
實(shí)際操作案例
以Python的statsmodels庫為例,演示如何進(jìn)行線性回歸分析:
import statsmodels.api as sm
# 假設(shè)df是包含自變量X和因變量Y的DataFrame
X = df[['Independent Variable']]
Y = df['Dependent Variable']
# 添加常數(shù)項(xiàng),以便模型包含截距
X = sm.add_constant(X)
# 建立線性回歸模型
model = sm.OLS(Y, X).fit()
# 輸出回歸結(jié)果
print(model.summary())總結(jié)
線性回歸是一個強(qiáng)大的工具,適用于各種預(yù)測和分析場景。通過理解其基本原理和正確應(yīng)用,可以有效地從數(shù)據(jù)中提取信息和洞見。
通過以上方法,逐步培養(yǎng)和提升自己的數(shù)據(jù)敏感度,關(guān)鍵在于實(shí)踐和持續(xù)學(xué)習(xí),隨著時間的推移,你會發(fā)現(xiàn)自己在數(shù)據(jù)分析和決策方面的能力顯著提高!
隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場的剛需能力,這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說“我感覺”“我覺得”,自己都覺得心虛,如果說“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”,肯定更有說服力。想在職場精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的,統(tǒng)計學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL,Python還是要會一些,能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個自我提升的過程。
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2025-07-03