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數據分析主要怎么理解
2016-01-11
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數據分析主要怎么理解

在互聯網行業，數據分析的價值逐日凸顯，比如行業數據分析，網站流量數據分析等。 對于數據分析而言，價值有哪些？ 數據分析的崗位工作內容應包括哪些？從業人員應具備何種能力？ 數據分析能夠對運營及市場有哪些幫助？ 
這就是數據分析前期數據搜集的作用。
互聯網的數據越來越多，包括行為數據交易數據等。分析這些數據有以下幾個大的作用
1.分析用戶的行為數據，設計和完善互聯網產品
2.分析用戶的消費數據，拉廣告主，并且設計出更好的付費產品；
3.分析用戶的潛在行為數據，建立模型挖掘，找到市場未來的發展方向
等等
數據分析結果主要給以下幾個部門的人看得，不同部門的人看導致不同的數據分析職位
1.咨詢公司的數據分析，給互聯網公司看，這個職位是咨詢經理；
2.互聯網公司的數據分析，給銷售看，這個職位是商業分析或者業務分析員；
3.互聯網公司的產品分析，給產品策劃和運營看，這個職位統稱數據分析
4.互聯網公司的戰略分析，給老板看，這個職位是戰略分析員
4.互聯網公司的市場分析，給產品、銷售、運營等看，提供比較全面的分析，這個職位是市場分析專員等等
數據分析就像巡航導彈上的衛星定位系統，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產品的優缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們為何沒成功？ 為何為我們帶來收入？等等….
不過數據分析，關鍵是要分析人員對業務非常自家熟悉，并且能建立一個有效的分析模型，并且不停用采集的數據去驗證模型的算法，最后給出指導性建議和報告，幫助產品設計和運營人員改善產品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數據分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產出，若是投入產出比率對，必須重新評估分析負責人能力？ 或對數據分析報告的執行力？
數據分析總是要從無數個偶然性數據，分析出可能的內在必然性關聯事件！
數據分析是一種能力，而不是崗位。對小創業公司來說，設置這種崗位就是扯淡。
做數據分析的人，應該是最關心業務的人，因為數據對他來說是最重要的。
所以無論是產品運營還是產品經理都應該具備出色的數據分析能力，大家都是最關注業務的兩類人群。
數據相對論，數據對需要的人有用，對不需要的人無用。
分析要主動，被動的接受一些分析結果是無意義的。數據分析的結果是給出結論。


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