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七周速學(xué)數(shù)據(jù)分析（業(yè)務(wù)知識(shí)篇）
2018-12-11
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在前面我們提到了Excel、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)庫知識(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，但是有了這些知識(shí)還不是足夠了，還需要學(xué)習(xí)Python/R和業(yè)務(wù)知識(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析是針對(duì)各種各樣的業(yè)務(wù)的，但是很多人對(duì)于這些業(yè)務(wù)不是很清楚的，所以如果想加入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的時(shí)候一定要多多了解一些業(yè)務(wù)的知識(shí)，這樣才能夠更好的分析數(shù)據(jù)。


不過，很多人對(duì)于業(yè)務(wù)知識(shí)不是怎么重視的，甚至嗤之以鼻，其實(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務(wù)的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要。業(yè)務(wù)的種類有很多，數(shù)據(jù)分析師對(duì)于這些知識(shí)都不是很了解，所以有時(shí)候不能夠從全面的角度進(jìn)行觀察數(shù)據(jù)，所以說，業(yè)務(wù)知識(shí)的了解都是很重要的。數(shù)據(jù)分析人員可以選擇性的挑選部分內(nèi)容。了解業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師在職場發(fā)展上會(huì)更加順利。


下面就給大家總結(jié)幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的指標(biāo)和業(yè)務(wù)模型，這些互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識(shí)都是通用的框架。


首先說的是電商和消費(fèi)模型，所謂的電商和消費(fèi)模型是以商品的交易、零售、購買搭建而起。包括客單價(jià)、復(fù)購率、回購率、退貨率、購物籃大小、進(jìn)銷存等商品概念。


其次說的是市場營銷模型，一般來說，市場營銷模型是以傳統(tǒng)的市場營銷方法論為基礎(chǔ)，圍繞用戶的生命周期建立框架。包括用戶生命周期，生命周期價(jià)值、用戶忠誠指數(shù)、用戶流失指數(shù)、用戶RFM價(jià)值等。


然后說流量模型，流量模型的來源就是從早期的網(wǎng)站分析發(fā)展而來，以互聯(lián)網(wǎng)的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播周期、停留時(shí)間等內(nèi)容。


接著說產(chǎn)品運(yùn)營模型，產(chǎn)品運(yùn)營模型一般是以移動(dòng)終端為主體，圍繞某種準(zhǔn)則搭建起數(shù)據(jù)框架。包括用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、營收、傳播，以及細(xì)分指標(biāo)。


最后說的是用戶行為模型，一般來說用戶行為模型就是通過用戶在產(chǎn)品功能上的使用，獲得精細(xì)的人群維度，以此作為分析模型。包括用戶偏好、用戶興趣、用戶響應(yīng)率、用戶畫像、用戶分層等內(nèi)容。


由此可見，在業(yè)務(wù)知識(shí)之外的業(yè)務(wù)層面的溝通也很重要。業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)沒有捷徑，雖然掌握了諸多模型，但是不同行業(yè)間的業(yè)務(wù)也會(huì)給數(shù)據(jù)分析師設(shè)立門檻，想進(jìn)入這個(gè)門檻不是一件容易的事情，這些都會(huì)影響到分析報(bào)告的質(zhì)量。


以上的內(nèi)容就是小編為大家解答一下這個(gè)問題，通過上述的內(nèi)容不難發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)知識(shí)的學(xué)習(xí)是一個(gè)比較重要的事情，大家在學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)方面的時(shí)候可以多多關(guān)注我們的文章，這樣才能夠?qū)W到更多的知識(shí)，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，最后感謝大家的閱讀。

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