Day03-无处不在的数据

昨天，我们为你打开了数据分析的大门，相信大家已经了解了数据分析的定义和一些工作、生活中的应用场景。
老师您一直在说数据分析有多强大，它到底能干什么事呢？能不能立马就解决我的问题？

无处不在的数据分析

当然可以了，接下来我就给你讲几个真实案例。

案例1：论文选题

张嘉琪是一位统计学的大学生，在即将毕业时遇到一个困境，当她拿到论文题目后没有任何想法。

这时，如何快速的找到思路，并且高效的进行数据统计和文档处理成了她十分迫切的需求。

于是她学习了数据分析课程，批量抓取了多个网页中的所有文章数据，并清洗网页中的数据，提取有意义的文本数据，存入 Excel。

之后，他对爬取的网页数据进行初步分析及可视化，挖掘目前主流的学术研究方向， 从而确定了自己的论文方向。

最后根据论文方向，使用WordCloud 程序包精准定位最相关的文章；可视化文章的相关性，快速定位论文资料。

其实不只是应用统计学，几乎所有学科的学生，在写论文时都离不开数据统计与分析。

并且，在应届毕业生求职面试过程中，如果掌握了数据应用的方法和技巧，能很大的提升就业竞争力。
是哇，这样论文写起来真的是既高效又优秀哇，我要是在找工作前，能掌握这么强大的技能，至少能多要几K的薪资。

案例2：产品面试

彭文杰是一位产品经理，前段时间她偷偷摸摸面了个试，面试官上来就抛了一个问题：

“某电商app的活跃用户中，抵达商品详情页的用户中，平均只有30%的用户交易成功。平台希望通过产品调优来提高支付转化率，减少用户流失。你怎么做？”

彭文杰很自信心想：这个简单，就是考验我的数据分析能力。于是自信且坚定的给出了答案：

“我会找到漏斗中数据断崖式下跌的环节，锁定问题页面，再进一步设计改进方案。”

结果一抬头，撞上面试官的眼神，她很清楚地认识到，凉了。

不懂数据的产品经理都被现实打了耳光。

彭文杰很郁闷，我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？

回去路上就给一产品经理大佬发消息请教，一样的题目，看到大佬的的回答，他心虚了。

大佬的解决思路大致是这样的：先通过用户路径分析用户流失的原因所在，通过桑基图可以清晰展示用户的动作走向。

再对其中的关键行为事件进行深度分析。

登录app后，大约40%的用户会点击首页banner，约30%的用户直接进行商品搜索，10%左右的用户会浏览商品列表，不到5%的用户会直接退出app。

接着，需要进一步查看这4类用户的订单提交情况。
经过再次分析发现：直接搜索商品的用户提交订单的比例最高，超过90%。

而与之形成鲜明对比的是，尽管“点击首页Banner”是大多数用户的首选动作，占比最多（40%），但这部分用户的成交率只有30%。

说明Banner的内容布局体验糟糕，是优化重点。

大佬这简单的几步，就综合使用了行为路径分析、实时多维分析、漏斗分析、点击分析、行为事件分析等多种分析方法和模型。

大佬进一步拆解，完整的工作流大致要经过10个步骤：

数据能力可是产品经理的必备技能，也是产品经理岗位进阶的核心竞争力。

简单的一道题就考验了你5种分析方法，你的回答证明你有数据思考的意识，可是数据分析与应用能力却只停留在初级产品经理的水平。

想要深入提高你的数据分析方法论吗？

案例3：工作汇报

高帅是做运营的，有一次领导让整个部门做季度复盘，于是高帅辛辛苦苦忙活了几个小时：

先是汇总数据，然后画几个折线图，感觉不太好，又改成了柱状图和饼状图，最后憋了半天写出几句不痛不痒的结论，PPT 就这样做好了。

本以为这次可以蒙混过关，结果在复盘会上，和高帅有竞争关系的同事张磊竟然亮出了一个「动态仪表盘」。

各个维度的数据不仅可以动态显示，让大家看得清清楚楚，而且还总结出了不少很有洞察的结论。

这波操作瞬间亮瞎大家双眼，领导直喊 666。明明高帅上班也很努力，但却被张磊这个数据图表抢走了功劳。

张磊的数据分析能力不仅让他在日常工作中可以更准确的理解业务，还能将自己的能力体现在这样一个个的「职场作品」中。

能拿出好作品的员工，才更容易获得领导注意，自然被优先考虑升职加薪。
哇，这波操作确实太6了，我也想熟练掌握这项技能。

在我们的正价课程中有完整的实战案例，手把手指导你完成一份精美的数据分析报告。

用户的依赖性

没有哪家公司能够拒绝如流水般的利润，这些利润又是来源于用户。

如果我们想让用户愿意持续买单，就需要不断提供给用户更优秀、更便利的体验。

案例4：选票逻辑

想让你的用户离不开你吗？

让我们回忆一下在”X牛”、”同X”、”X程”、”飞X”上订火车票的流程，其中最为关键的一个部分就是选票。

用户老刘经常往返于北京、上海，我们来看一下某网站北京开往上海的火车票展示：
这里有若干张火车票，如果在没有任何逻辑的情况下，默认排序要么按价格，要么按时间。

其实这样做都有道理，在当前互联网中，几乎每家公司都有其中任意一种展示结果。

但是如何做出一个更好的决策？或者说如何针对不同的用户，做出更合适的呈现方式。

数据分析有能力告诉我们每个用户的真实想法和意图，数据已经代替了用户在APP前端的声音。

我们可以通过数据分析得知用户的属性，从而判断他是不是因为是商旅用户才买高价机票。

例如十一这种假期，我们就不用优先呈现高价机票，而应该优先呈现中等价格，同时9点附近的优质出行火车票。

我们也可以通过数据，分析出用户是不是每次都是在固定的时间出行，看看是不是因为周五上班晚上回家。

所以才每次这样选择如此固定的行为模式，下次周五有促销优惠票的时候，优先推送给固定用户，还可以写一些：”一路平安，辛苦了”的软文。

聚类分析、特征分析、用户分群等技术，大幅度提升了用户体验，让你的用户彻底离不开你。

几乎所有岗位都需要数据分析

当今这个大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据。

企业对数据分析的重视程度越来越高，逛下招聘网站，随便点开 10 个岗位，有 9 个都要求有数据分析能力。

只要公司有决策需求，就无法离开数据分析这个工具。就拿电商为例，数据分析可以应用在以下 7 个方面，几乎任何岗位都会接触。

如果你是产品经理：上线新产品或新功能时，你需要通过数据来检测用户行为，测试产品功能。

并对数据进行深度分析，挖掘用户真实需求，促进产品优化和迭代。

如果你是运营：当老板要你做活动时，活动上线前，可以利用A/B test快速验证，通过数据结果决定使用哪一个版本。

活动上线后，可以实时监控数据，一旦出现任何问题，立马定位问题出现在哪里，尽快找到解决方案，再落地执行，确保活动正常进行。

如果你是财务：你可能需要处理大量的报表，负责日常财务核算、稽核、决算工作。

甚至搭建业务财务分析模型和资金测算模型、进行各项财务分析，为业务决策提供财务支持。

如果你是数据分析师：你需要建立指标分析体系、做问题诊断，及时输出改进策略、预警潜在风险。

完成分析报告并及时输出，为管理层提供决策支持及建议。

…

这么梳理一下，就会发现，无论你是做产品、运营，财务、数据分析师等等，未来一定要拥有的关键能力就是——数据分析能力。

举个例子，当你向领导汇报工作时，你会如何表达销售额略有增长？
D. 近三个月销售额增长率分别为9%、15%和12%，其中线下销售额基本平稳，销售增长主要由线上业务带来。下一步可以在线上新用户转化流程上多做优化，同时减少线下投入。

恭喜你答对了，不仅有精准的量化数据，而且有明确的市场建议，相信这种表达方式一定能得到领导的赏识。

关于数据分析，业内有一个共识——“数据分析是发现问题的神器！”，不论是做什么岗位，都需要具备数据分析的能力。
老师，数据分析这么重要，我怕自己学不会……

放心，这不是还有我嘛。在明天的课程中，我会帮你一起规划你的学习路径，让你清晰地知道自己该如何学习~

给大家留一个思考题：你毕业后想从事什么岗位？数据分析会对你的工作带来哪些帮助？快来社群分享你的感受吧。