在前面我們提到了Excel、數據可視化、數據分析思維、數據庫知識，統計學知識，但是有了這些知識還不是足夠了，還需要學習Python/R和業務知識，因為數據分析是針對各種各樣的業務的，但是很多人對于這些業務不是很清楚的，所以如果想加入數據分析行業的時候一定要多多了解一些業務的知識，這樣才能夠更好的分析數據。

不過，很多人對于業務知識不是怎么重視的，甚至嗤之以鼻，其實，對于數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。業務的種類有很多，數據分析師對于這些知識都不是很了解，所以有時候不能夠從全面的角度進行觀察數據，所以說，業務知識的了解都是很重要的。數據分析人員可以選擇性的挑選部分內容。了解業務的數據分析師在職場發展上會更加順利。

下面就給大家總結幾個互聯網領域的指標和業務模型，這些互聯網領域的業務知識都是通用的框架。

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

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的市場營銷方法論為基礎，圍繞用戶的生命周期建立框架。包括用戶生命周期，生命周期價值、用戶忠誠指數、用戶流失指數、用戶RFM價值等。

然后說流量模型，流量模型的來源就是從早期的網站分析發展而來，以互聯網的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播周期、停留時間等內容。

接著說產品運營模型，產品運營模型一般是以移動終端為主體，圍繞某種準則搭建起數據框架。包括用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、營收、傳播，以及細分指標。

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品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。包括用戶偏好、用戶興趣、用戶響應率、用戶畫像、用戶分層等內容。

由此可見，在業務知識之外的業務層面的溝通也很重要。業務學習沒有捷徑，雖然掌握了諸多模型，但是不同行業間的業務也會給數據分析師設立門檻，想進入這個門檻不是一件容易的事情，這些都會影響到分析報告的質量。

以上的內容就是小編為大家解答一下這個問題，通過上述的內容不難發現業務知識的學習是一個比較重要的事情，大家在學習業務方面的時候可以多多關注我們的文章，這樣才能夠學到更多的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。