一、业务数据分析十大思路？

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

二、业务数据如何有效分析与管理？

一、充分利用可获得数据

在开展一个调研，执行数据分析的阶段，我们可以首先去思考下，除了我们调研中设置的数据以外，还有哪些数据我们是可以获取并进行分析的。从便于理解数据分析思维的角度，我们把数据类型可分为：用户数据、行为数据、态度数据、产品数二、基础的数据分析思路

数据分析的目的是为了回答某个业务问题，通常来说，常见的业务问题主要有两类：

一是业务现状分析（即通过业务数据分析，来发现当前业务问题），二是业务问题原因分析（即在发现某个业务问题后，层层深入挖掘问题背后的原因）。

三、数据分析面试中的业务分析问题，该如何回答？

你好，我是神策数据（

神策数据 | Sensors Data

）的数据分析师，也面过一些刚毕业的同学，对于上面你问的问题，做出一些回答。

一、对于甲方公司，具体业务，面试官想要的是一个解决问题的思路和你的逻辑。以下是我的一些想法

• 具体的业务场景首先要明确出KPI（关键绩效指标），一个业务如果没有KPI那是没有办法去衡量和提升的

• 明确KPI后，再去对KPI进行指标拆解，比如电商中我们的KPI是订单转化率，那我们就可以拆解到它下面的小指标，比如提单量，购物车放弃量等

• 对想要的指标找到可以衡量的维度，维度也就是属性。我们所关注的KPI一般都可以抽象成一部分人去完成了一件事，所以维度上可以从“人”，“事”，“景”去做分析

• • 人的自然属性包括年龄，性别，地区，行业等，如果是个网站等还可以记录首次访问来源，注册来源，vip等级等。

• • 事的属性要根据具体的业务去寻找，比如购买这个事情就可以从订单价格，商品类型等去分析，不过也会有一些固定的属性，比如在移动设备上进行京东购买，那么设备的型号，制造商都可以去作为维度去分析。

• • 还有就是场景化也可以是说定性分析，比如一个例子，外卖中某个数据在9月份的时候发现新用户（新设备作为新用户）突然暴增，各种维度进行下钻上卷进行分析都没有找到原因，后来发现是9月分苹果发版，出现的换机潮导致。

• 指标和维度确定后，就要去分析问题，比如一个电商网站的订单流程去分析用户流失率

• • 主观上
    • 要有一个benchmark去作为比对和参考那用户流失
    • 用户流失一定会有一个漏斗的场景，用户在哪里哪一步流失严重
    • 对漏斗去进行维度的下钻，比如通过地区维度做分组查看，发现河北地区的用户在漏斗中“用户提交订单”到“支付订单”过程中流失严重，导致了整体水平下降。那就去找这个地区中更细的维度去查看，比如具体到某个县，某群人，某个商品等，不同的维度进行交叉去分析原因。

• • 客观上
    • 进入网站前，也就是用户从哪里来的，是不是高质量用户，还是强行插入的广告导致用户误点，这样的用户在第一步就会流失非常高
    • 进入网站后，也就是用户与网站的交互程度（engagement），这个就会体现出产品的交互设计是不是符合用户的使用习惯，我们有个案例，就是用户在注册的时候填的信息非常多，一个是填写麻烦，另一个导致上传经常失败，这一步用户流失很高。当简化注册信息填写后，流失率降了好多倍。

• 最后是找到原因后如何去解决，这个就会涉及到工作经验和对业务的属性程度，对于刚毕业的面试者不会去做过多的要求，不过能说出个一二三更佳。

二、对于乙方公司，相比甲方公司来说，关心的更是你对数据分析的理解和想法，其实就是上述回答中抽出来形成一个概念，那我们可以从Growth Hacker的角度去说，这里不会详细说。

• 用户获取

运营一个产品第一步就是获得用户，如果没有用户那就谈不上后续的事情了

• 提高活跃度

提高活跃度是一个比较大的话题，用户质量，产品设计，内容运营等都会成为影响这个问题的因素

• 用户留存

留存是极其重要的，我们都不想来的流量是一次性用户，不能像熊瞎子掰玉米一样，掰一个丢一个。当我们的留存率过低的时候，就不要想再去拓展新的用户，绝大多数用户对产品失望后基本不会再来，所以留存是关键

• 用户转化（获取收入）

目标转化，或者直接说成收入的获取是我们最核心的部分，不过影响它的因素会有很多，比如用户基数，用户活跃度，用户留存等

• 自传播

从自传播到再次获取用户是一个螺旋的上升过程，比如Facebook，传播速度像病毒一样，产品有这样的自传播，会迅速占领市场

三、总结

一个数据分析师要掌握的知识会很多，不分行业，干的事基本上包括了怎么收集数据、怎么分析数据、怎么展现数据，并可能提供一定的预测、评估或分析建议等。不管是甲方还是乙方，方法论是通用的，不一样的是具体的业务场景，以下是建议一些相关的书和需要的技能

《深入浅出统计学》

《精益数据分析》

《人人都是网站分析师》

掌握或者了解 Excel，PPT，SAS，SPSS，Hive，Sql，Python，R，统计学，经济学甚至心理社会学都可能会涉及到

也可以了解相关的第三方工具，如神策，谷歌分析，mixpanel等

四、业务数据分析的主要内容？

增减变化总量，任务完成率，同比变化。变化原因分析，下一步工作计划

五、数据分析 业务

数据分析对业务的影响

在当今的数据驱动时代，数据分析已经成为了企业运营中不可或缺的一部分。数据分析能够通过数据挖掘和分析，帮助企业更好地理解业务状况，预测市场趋势，优化运营策略，提升业务效率。本文将探讨数据分析对业务的具体影响。

1. 提升业务效率

通过数据分析，企业可以更好地了解业务的各个方面，包括客户、产品、市场等。通过对这些数据的分析，企业可以制定更有效的运营策略，提高业务效率，降低成本，提高收益。

2. 优化产品和服务

数据分析可以帮助企业发现现有产品和服务中的问题，并针对这些问题进行优化。通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的需求和偏好，进而提供更符合用户需求的产品和服务，提高用户满意度。

3. 预测市场趋势

数据分析可以帮助企业预测市场趋势，为企业的战略决策提供依据。通过对市场趋势的分析，企业可以及时调整战略，抓住市场机遇，避免市场风险。

4. 增强数据安全和隐私保护

随着数据量的不断增加，数据安全和隐私保护成为了企业必须关注的问题。数据分析可以帮助企业建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全和隐私。

总结

数据分析在当今的企业运营中发挥着越来越重要的作用。通过数据分析，企业可以更好地了解业务状况，优化运营策略，提高业务效率，预测市场趋势，并增强数据安全和隐私保护。因此，企业应该重视数据分析在业务发展中的作用，并积极应用数据分析技术。

六、大数据 业务分析

大数据时代的业务分析

随着大数据技术的不断发展，业务分析的重要性日益凸显。在大数据时代，数据已经成为了企业的重要资产，而业务分析则是挖掘这些数据价值的关键手段。本文将探讨大数据时代业务分析的特点、方法以及应用场景，帮助读者更好地理解大数据与业务分析之间的关系，并为企业提供有效的数据分析支持。

一、大数据时代业务分析的特点

首先，大数据时代的数据量巨大，数据类型繁多。这使得业务分析的难度大大增加，但也为数据分析提供了更多的可能性。通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为决策提供更加科学、准确的依据。 其次，大数据时代的数据价值密度相对较低。虽然数据量巨大，但有用的信息可能只占其中的一小部分。因此，如何在海量数据中快速、准确地提取有用信息，成为了业务分析的一大挑战。

二、大数据时代业务分析的方法

1. 数据挖掘技术：通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有用的信息和知识。例如，关联分析、聚类分析、分类分析等，可以帮助企业发现数据之间的内在联系和规律。 2. 机器学习技术：机器学习技术可以通过自动化算法对数据进行学习、预测和优化。例如，深度学习、神经网络等算法，可以帮助企业提高预测精度和决策效率。 3. 数据分析工具：随着数据分析工具的不断升级和完善，企业可以更加便捷地进行数据分析。例如，可视化工具、数据挖掘工具、统计分析软件等，可以帮助企业快速获取有用的数据信息并进行深入的分析。

三、大数据时代业务分析的应用场景

1. 市场营销：通过对用户行为数据的分析，企业可以更加精准地定位目标客户，制定个性化的营销策略，提高营销效果和客户满意度。 2. 供应链管理：通过对供应链数据的分析，企业可以优化库存、降低成本、提高物流效率，从而提升企业的竞争力和盈利能力。 3. 风险控制：通过对信贷数据、交易数据等风险相关数据的分析，企业可以及时发现风险隐患，采取有效的风险控制措施，降低风险损失。 总之，大数据时代的业务分析具有许多新的特点和方法，企业应该积极探索和应用这些新技术，不断提高自身的数据分析能力和决策水平。

七、数据分析师（非数据挖掘，偏业务）是青春饭吗？

写点其他不一样的看法。

先拆解楼主的问题。

数据分析师（非数据挖掘，偏业务）是青春饭吗？

我的回答是，不止是数据分析师，你所看到的任何岗位，都是“青春饭”，关键看你如何定义“青春饭”。

就拿程序员来说吧，25-32岁是程序员精力最旺盛的时候，熬夜加班写代码，996工作完全不在话下，而且还乐在其中。但是年龄再大一点，如果没有成为管理者或者架构师等不可替代的岗位，也会面临着职场危机。原因很简单，35-40的程序员，你再让他加班熬夜写代码，可能吗？出活还能如20多岁那样快吗？而且如果他不学习的吗？10多年前他会的框架、语言和程序没准到现在已经过时了，他不学习的话，他就会被淘汰。前两天我见了一个前华为开发经理，40多岁，他的感受就是这样，20年前他学的通信技术、语言和框架，今天已经不用了。

再者，你看互联网运营工作，最早的网站运营，后来的网店运营，微博运营，再到今天的微信公众号运营，同样是运营工作，同样是做活动拉收入，同样是吸引用户关注，同样是解决用户问题……可是一直在不断的迭代，推陈出新，如果你不学习各种工具，不学习不同的运营方式，你也势必会被淘汰。

还有市场和品牌，还有客服，还有设计等等，哪种不是青春饭，只是有的人不断学习，不断丰富自己，所以后来进入了管理岗或者变得无可取代。年轻的时候有的是精力和活力，一天跑5、6家客户，谈几个小时的方案，开几个小时的会，年轻的时候仍然觉得活力满满。等你30-35岁你就会发现，精力和活力完全无法和20多岁的年轻人去比，每天下班回到家，你甚至完全不想打开电脑了，只想洗把脸躺着。年轻的时候下班后还要熬夜玩会《魔兽世界》，打会《DOTA》，现在精力完全不够用。

所以，不止是数据分析师，任何职位都是“青春饭”。因为经验和技巧以及知识可以学习，但是人的时间和精力是有限的，身体的变化是改变不了的。

第二个问题：从事数据分析是否需要终身不断学习?

同样的，任何岗位都需要不断学习，不止是数据分析。因为现在技术、设备、商业模式、用户等一直再不断的更新、迭代和发展，你必须不断学习跟上大部队的脚步，没有公司会养闲人。你所有的专业技术只代表着昨天和今天，明天怎么办？你必须学习学会解决，否则你创造不了价值，公司养你何用？摆着好看吗？

第三个问题：国内普遍情况加班是否严重?

其他地方我不知道。我记得有一年，我陪伴老板去成都出差，下午18：00到点了，办公室一下子全跑光了。第二天，我老板把分公司总经理叫到办公室，狠狠的骂了一顿。互联网行业和其他行业不一样，也没有明文规定要加班，而是更多的人因为项目要上线，因为白天开会耽误了时间等原因，可能晚上要加一会儿班。当然，也有强制加班或者调休的公司，但普通还是比较有弹性的工作时间。比如你晚上加班到了10点，可能早上10：00前上班就行。很多公司因为加班也有一定的加班费，这个没有统一的答案，每家公司的情况不同。

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我想跟你说的是什么，如果你想做数据分析师，那就先去做，先学习找到工作再说。纠结半天，一点意义都没有。每一个岗位都是值得尊敬的，而且你能看到的问题，随着你年龄和阅历的增长，你会发现，自己看待事情的眼光，处理问题的眼光，都会越来越不一样。

想一个技能一劳永逸，想一个岗位做一辈子，想不加班，也有办法，比如说，你有个爸爸叫“首富”。不要害怕改变也不要害怕学习，你的未来充满着很多的惊喜与不确定性，为什么马上就要一个标准答案，为什么马上就要一笔写死呢？年轻人，你的活力呢？你的热情呢？

至于说数据分析师这个岗位，其实年龄和经验的增长，也会越来越好。为什么，因为人做判断不止于数据，经验和阅历也很重要。

如此。

八、业务数据分析在决策中的价值？

一切的数据处理，内容总结，都是为这个观点服务的。所以说，数据分析应该分析在前，数据在后；因为核心目的，是为结论负责，而这个结论又是为后续的决策负责。

也就是说，我们在做数据分析时，第一个阶段时整理数据，处理信息；第二个阶段是总结信息，呈现事实；第三个阶段是基于事实，给出观点。

九、业务的数据分析

业务的数据分析

业务的数据分析是指通过对企业或组织业务相关的数据进行收集、整理、分析和解读，从而帮助决策者做出更明智的决策。

在进行业务数据分析时，我们通常会遇到以下几种数据类型：

• 结构化数据：这种数据通常以表格形式存在，如客户信息、销售数据等。
• 非结构化数据：这种数据包括图片、音频、视频等，如社交媒体数据、评论数据等。
• 实时数据：这种数据通常来自传感器、监控摄像头等设备，如天气数据、交通数据等。

在进行业务数据分析时，我们需要考虑以下几个方面：

• 数据质量：我们需要确保数据的准确性和完整性，以便得出可靠的结论。
• 数据分析方法：我们需要选择合适的数据分析方法，如描述性统计、预测性统计、机器学习等。
• 数据可视化：我们需要将数据分析结果以图表或图形的方式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。
• 业务场景：我们需要将数据分析结果与业务场景相结合，找出问题并提出解决方案。

业务数据分析的应用场景非常广泛，例如：

• 市场营销：通过分析用户行为数据和购买数据，制定更有效的营销策略。
• 供应链管理：通过分析库存数据和物流数据，优化供应链效率。
• 人力资源：通过分析员工绩效数据和招聘数据，提高人力资源管理效率。

总之，业务数据分析是一个非常有价值的工具，可以帮助企业或组织更好地理解业务现状、发现潜在问题并制定有效的解决方案。在进行业务数据分析时，我们需要关注数据质量、选择合适的方法和工具、确保数据的准确性和完整性，以便得出可靠的结果。

十、业务分析思路？

业务分析是一个涉及多方面知识的综合性过程，下面提供一些业务分析思路的参考：

1.明确业务目标：业务分析的第一步是明确业务目标，确定需要达到的业务结果。这有助于将注意力集中在为实现业务目标而采取的行动上。

2.对业务流程进行梳理：对业务相关的流程进行梳理，包括输入、输出、相关流程和业务单位（组织或职能）。分析流程可以帮助您了解业务的工作流如何实现业务目标，以及哪些因素对工作流程的成功有所影响。

3.分析业务规则：分析业务规则，即流程中应该采取的规则、策略、标准和角色。这可以帮助您理解业务规则是如何制定、实施和管理的。

4.考虑技术：在分析业务过程和规则时，请考虑技术因素。具体来说，您需要了解如何利用技术来实现业务目标以及如何防止技术限制业务实现。

5.考虑风险：业务风险可能会影响业务的成功实施，包括法律、合规性和安全风险。在进行业务分析时，您需要试图识别和评估这些风险，并采取措施来降低他们对业务实现的影响。

6.与利益相关者协商：业务分析更好的方式是与利益相关者协商。这些可以包括广泛的利益相关者，从高层领导到末端用户、客户和供应商。与他们协商有助于您更好地了解业务流程以及他们如何考虑和评估不同的因素。

希望这些思路可以帮助您进行有效的业务分析！