1 什么是数据分析？
数据分析：就是使用分析方法和分析工具在大量数据中提取有价值的信息，形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。
再简单来说，数据分析就是用来分析数据对象内在规律的，变废为宝。
如果再做成图表，就更能清晰的看出其中的规律，方便对症下药。
1.1 必备技能
硬实力：
- Excel：数据存储、数据清洗、可视化方面，需要掌握常用的操作及重要函数，图标和数据透视功能。
- SQL：SQL语句的提取分析。
- SPSS：统计分析软件，提供可视化按钮。
- Python：数据爬取、分析，含数据分析第三方包numpy/pandas/matplotilib/sklearn。
软实力：
- 业务知识：要懂业务，要懂爬虫。
- 逻辑思维&分析方法：对比分析、多维度拆解分析、相关分析等。
- 沟通表达：良好的沟通能力，不说废话，擅长跨部门协作。
- 统计学知识：统计学原理，对知识的要求不高。
- 机器学习：机器学习模型和算法，有难度，但是发展好。
1.2 业务数据分析
- 数据支持
- 数据报表
- 数据监控，问题分析
- 专题报告
1.3 建议
做什么工作都不容易，当你下决心做一件事情的时候，不要只是三分钟热度，坚持下去，没有学不会的知识，也没有过不去的坎儿，只有不愿付出的努力，一起加油！
2 常见业务指标
公司肯定会有不同的分析场景，我们需要做的就是根据场景，明确问题，分析问题，然后提供数据支持，最后进行总结，得出有价值的结论。
- 明确问题
明确数据来源，从时间地点事件角度。
明确业务指标，指标的口径、数据对比等。
2.1 常用指标
用户数据
- 日增用户数
- 活跃用户数
- 活跃率
- 留存率：40-20-10法则
- 单位获客成本
- 客单价
- ARPU：Average Revenue Per User，每个用户的平均收入
- ARPPU：Paying 每位付费用户的平均收入
行为数据
- PV：page view，页面访问/点击量，只要刷新就算一次。
- UV：独立访客数，以记录用户浏览器为准，100个人用一个浏览器访问，也只算1次。
- IP：计算某ip地址的计算机访问网站的次数，局域网里的同一个ip访问100次，也只算1次。
- 平均访问时长：用来衡量用户体验，体验越好，肯定留存时间越长。用总时长/访问次数来计算。
- 跳出率：反应网站流量质量的重要指标，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率=只访问一个页面就离开网站的访问次数/总访问次数。
- 转化率：潜在用户在我们的网站上完成一次我们期望的行为，就叫做一次转化，转化率=转化次数/访问次数。
- 复购率：购买两次及以上的客户/总购买客户数。
产品数据
- 成交总额（GMV）：也叫“流水”，包含销售额、取消、拒收、退货订单总额。
- SKU（stock keeping unit）：库存量单位，一个商品有多个SKU，比如衣服颜色。
- SPU（standard product unit）：标准化单元产品，SPU是一个集合，比如一款手机是一个SPU，内存等参数就是一个SKU。
- ROI（return on investment）：投资回报率，交易金额/投放成本。
2.2 如何选择指标？
我们都会挑选核心指标，一般反应业务能力的指标，比如各种率。
3 常见分析方法
“五法三模”
- 逻辑树分析法
- 多维度拆解分析法
- 对比分析法
- 归因分析法
- 相关性分析法
- RFM分析模型
- 漏斗分析模型
- AARRR分析模型
3.1 逻辑树分析法
就是将一个复杂的大问题，拆解成多个关系密切的小问题，用来解决验证估算问题，比如费米问题。
主要培养我们的逻辑及思维方式，锻炼清晰的表达能力
你要如何知道煎饼铺一年能卖多少煎饼呢？
3.2 多维度拆解分析法
通过逻辑树分析法得出的结论没有明显用处的时候，可以考虑从多个维度对问题进行拆解。
比如指标拆解、业务流程拆解等。
3.3 对比分析法
通过对两个事物进行比较，我们知道的同比和环比，横比和纵比，都属于对比分析法。
同一时间和别人比，这叫横向；不同时间和自己比，这叫纵向。
同年异月和自己比，这叫环比；异年同月和自己比，这叫同比。
3.4 假设检验法
就是针对问题做假设，然后搜集证据证明假设的过程。成则是，失则排。
3.5 相关分析法
需要研究两种或两种以上的变量间关系时使用，判断哪些因素是印象某种现象的主要原因，记住是主要原因。
在相关分析法中，会有相关系数r的概念，表示关系强弱，r的取值范围为[-1，1]，r>0.6表示相关性强；具体r值需要通过方差和协方差来计算。
相关性又分为正相关：++和负相关：±。
3.5.1 注意事项
A和B相关的五种可能性，A->B / B->A / C(A&B) / A<=>B / 巧了
相关分析要讲究数据，不是凭经验靠感觉；
但是要避免一个误区，相关关系并不一定是因果关系，因此在进行相关分析时除了看相关系数大小外，还要进一步验证，如果其他因素不变，该变量是否能够引起另外一个变量相应的变化。
3.5.2 协方差
两个变量在变化过程中的同向或反向的程度，就是通过协方差来体现，同向协方差为正，异向协方差为负。
理解为：X和Y两组数据，在每个时刻的 值与其均值之差 的乘积，求期望（求和并求出平均值）。
很多时候，正负项会抵消掉，最后求平均得出的值就是协方差，其数值大小，可以判断这两个变量同向或反向的程度。
协方差为正时，数值越大，说明XY同向程度越高；协方差为负时，数值越小，说明XY同向程度越高。
3.5.3 相关系数
理解为：X、Y的协方差 / X的标准差 和 Y的标准差。
所以，相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。其消除了两个变量变化幅度的影响，而只是单纯反应量两个变量每单位变化时的相似程度。
标准差的计算：
理解为：每个时刻的变量值与均值之差再平方，得到数值后相加后求平均，再开方。
怎么理解偏离均值的幅度？为什么又要平方？为什么又要进行开方？
所以标准差描述了变量在整体变化过程中偏离均值的幅度。协方差除以标准差，也就是把协方差中变量变化幅度对协方差的影响剔除掉，这样协方差也就标准化了，它反应的就是两个变量每单位变化时的情况。这也就是相关系数的公式含义了。
同时，你可以反过来想象一下：既然相关系数是协方差除以标准差，那么，当X或Y的波动幅度变大的时候，它们的协方差会变大，标准差也会变大，这样相关系数的分子分母都变大，其实变大的趋势会被抵消掉，变小时也亦然。于是，很明显的，相关系数不像协方差一样可以在＋无穷到负无穷间变化，它只能在＋1到－1之间变化。
3.6 RFM分析模型
- 近度（Recency）：最近一次消费到当前的时间间隔
- 频度（Frequecy）：最近一段时间内的消费次数
- 额度（Monetory）：最近一段时间内的消费金额
RFM模型反映了用户的现在价值和潜在价值，并对用户分类，便于因材施教，使效果最大化。
此时三高为最优。
3.6.1 RFM模型能够轻松地解答业务上的这些问题
- 谁是我最好的客户？
- 哪些客户正处于流失的边缘？
- 谁有可能转化为更有利可图的客户？
- 谁是你不需要关注的无价值客户？
- 你必须保留哪些客户？
- 谁是你的忠实客户？
- 哪些客户最有可能对当前的营销动作做出回应？
3.6.2 RFM计算方式
3.7 漏斗分析模型
用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。
在一个流程里，每个环节都会造成用户的流失，通过计算用户流失数量，来发现存在问题的环节。
3.7.1 数据收集
数据埋点，可以自己开发，也可以利用第三方统计工具。
"""
网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名（iwebchoice）、Google Analytics、百度统计
移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics
"""3.8 AAARR模型
（Acquisition获取、Activation激活、Retention留存、Revenue收入、Refer推荐），用于帮助业务成长。
4 统计学概述
4.1 集中趋势与离散趋势
均数、中位数的适用范围及特点
标准差、方差、变异系数
4.2 分类变量与数值变量
分类变量分为有序和无序；数值变量分为连续和离散。
总结：
无序分类变量：无大小之分，无顺序之分，仅知道属于哪个类别
有序分类变量：无大小之分，但是有顺序之分，各个类别客户划分等级
连续型变量：有大小之分，一定区间范围内取值个数无法确定
离散变量：有小大之分，一定区间范围内取值个数是有限的，可数的。
