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如何学习数据分析

来源:发布时间:2018-10-16 9:17:39

1、从现在开始关心数据


从前我们都是认为数据就是数据,要么是本来就在,要么无从获得,但是从数据分析的角度,如何搜集数据却是踏踏实实的第一步,于是需要学习如何正确看待正在发生的业务,哪里是数据的盲点,它们非常有价值却尚未被搜集,找准了,想尽办法搜集它们,拥有它们,关心它们




2、从数据的角度思考问题


从前我们都是从逻辑的角度思考问题,因为A所以B,这样很好,甚至你都没有机会犯错,因为规则或者说逻辑都是别人告诉你的,要错也是他们错了,但,这就够了吗?答案显然是否定的,你需要学习从数据的角度思考问题,那些已经发生的事情正被一点一滴的用数据的形式记录下来,它们就是事实,它们蕴藏更丰富的规则,不要等待,睁大眼睛观察它们,如果发现一个看似合理的数据现象,总结出来,这就是你的数据告诉你的真理,用它来驱动你的程序开发。切记,拥有数据,你早已拥有一切,切莫等待别人发号施令。




3、拒绝平庸,拒绝肤浅


从前我们都是心安理得的接受“差不多”,得到数据的唯一想法就是导出一些报表,仅此而已,白白的浪费无数贵比黄金的数据,一个最简答的检查你的数据是否被吸干最后一滴血的方法就是问自己一个很庸俗的问题:这玩意怎么挣钱?




钱啊,一贯表现出万能,这里也不例外,而且这里很积极。


举个例子吧,你有关于商品A的所有维修记录,尽情想一想吧,怎么挣钱?


你可以开一个网站,提供一个关于A的维修查询,如果查的的人多了,你卖广告位不就挣钱了?




好了,现在的问题是:怎么让查的人更多呢?丰富查询的内容看起来是不错的选择




提取出商品的编号吧,让消费者查询此商品是否维修过,以确定是否为返修品




提取出维修品的属性,型号,大小,购买日期等等,当用户购买新的A类商品时可以算出此类商品的维修建议,简单来说,他选购的商品是否是更容易坏的类型




汇总整个维修记录,总结出每个类型的连续工作时间,给厂家提供保修建议,简单来说,如果A1一般都是1年就坏,那么你就保修8个月,如果一般都是2年才坏,那么你就保修20个月,总之虽然保修范围增大了,实际真的来修的数目是可控的,成本就是可控的




我在这里就不继续了,但是你要继续,继续联想,拒绝平庸,拒绝停在肤浅




4、大胆创新,用数据支持你的观点


从前我们很难界定创新的点子是好主意还是馊点子,现在好啦,可以用数据支持你的观点,注意,这里是个伟大的转变,你从数据的开发者变成了数据的使用者,你站在了和你的客户同一个战壕里,与他们并肩作战。




从程序开发来看,如果你常常配置各种“魔术数字”,什么这里限制3个,那里默认选择B选项等等,别傻了,让数据决定这一切,被用户选择最多的当然是默认选择,不是么?




个人观点:创新的关键在于新,而不是创,如果有一件好东西,谁创造的便无所谓了,即使是一堆看起来杂乱的数据,不是么?


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