文章目录
- 业务数据分析
- 一、数据分析项目参与角色
- 二、数据分析流程
- 三、围绕数据分析师的三大类工作内容
- 案例综合
- 思考案例:
- 案例应用
业务数据分析
- 描述性分析:基于历史已发生的客观事实,利用数据进行阐述
- 数据透视:对数据的分类汇总
- 可视化图表:数据量过大,使用图表的方式来说明数据的问题
一、数据分析项目参与角色
- 业务人员:提出业务需求、检验分析结果的准确性、 使用分析结果指导业务工作 业务人员
- 数据分析师:零碎工具辅助、提取数据、制作分析报告、制作可视化看板,汇报分析结果
- IT技术人员:搭建并维护分析平台、创建数据仓库、数据更新维护
二、数据分析流程
- STEP1业务理解→抓住问题核心、转为数据需求
- STEP2数据收集→系统数据采集、人工维护数据、外部数据支持
- STEP3数据处理→字段标准统一、多表数据关联、异常数据整理
- STEP4数据分析→数据探索(ETL)、运用分析方法、论结合高效工具
- STEP5图表制作→选择合适图表、准备图表数据、调整图表细节、撰写图表结论
- STEP6报表绘制→定位决策者角色、设定报表故事线、撰写报表结论
三、围绕数据分析师的三大类工作内容
- 零碎需求-用数据使业务问题细节明朗化
①日常取数及业务问题发现
②工具辅助 (Excel高阶,SQL) - 业务建模-数据拓维
- 提供周、月、季度、年整体分析报告
案例综合
思考案例:
案例背景:3月7日女神节即将到来,购物商场A的市场部忙碌着设计优惠券相关的营销活动,为了提升人流量、利润,需要数据分析的帮助探索哪些品牌以往活动拉客流能力强?
- 业务理解:品牌的拉客流能力通过数据中的哪些字段呈现?非注册用户如何定义单个用户的单次消费?是否存在导购帮刷会员卡的现象?
数据收集:以往活动是否涉及第三方机构数据获取?现有数据的更新频率为多久? - 数据处理:数据表间关联字段是否统一,多表如何关联?数据内是否存在异常数据?
- 数据分析:选择什么维度开始分析呢?统计出来的结果相冲突怎么办?对比指标如何选择?时间范围如何限定是合理的?
- 图表制作:什么样的图表才能清晰的解读数据?图表结论怎样锋利的指向业务问题?图表细节如何调整成想要的样式?
- 报表绘制:图表间的结论相互独立,如何串成一条故事线?决策者看完报表能快速定位业务问题?
案例应用
员工考勤统计:
A公司为化工工厂,为了规范工厂员工的工作时间,需低成本制作员工考勤表,由门卫监督签到,最终由HR统计每月、季度、年的考勤记录,上报公司。
- 公司员工考勤制度章程说明(部分): 员工病事假最小请假单位为1天; 每日填写实际出勤时长,全天最小出勤时长8小时;
思路:
- 工具:使用公司配置的Excel软件制作每月考勤表
- 使用:将月度考勤表分发至各负责人,由负责人填写后每月末提交至HR处
- 统计:以员工为维度,统计平日出勤天数、病假天数、事假天数、平时加班小时数、周末加班小时数