一个套路,拆解常见数据分析需求
发布于 2024-10-29
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现实与Kaggle的区别
在现实环境的数据分析中,与Kaggle竞赛的明确问题不同,业务场景往往是模糊的,业务方可能对数据的实际应用价值并不了解。因此,识别并解决真实问题是关键能力。
业务分析需求的方法
业务分析需求包括业务流、管理流和数据流。分析过程应该回答“是什么”、“为什么”和“怎么办”三个问题,并确定分析的目的。
常规的数据分析问题类型
常规问题通常在业务流程中某些环节已知,需要分析未知的后续环节。这类问题按照“目的”、“是什么”、“为什么”和“怎么办”的顺序逐步解决。
验证猜想型需求
验证猜想型需求分为有目标和无目标两类。有目标的需求是围绕一个业务方的假设进行验证。无目标的需求更为复杂,通常是基于用户反馈或竞品动作,需要首先确定分析目标。
总结
数据分析需求通常不会超出分析框架,理解需求的现有要素,顺序推导,即可快速形成分析思路。具体每个环节的分析方法将在后续文章中详细讨论。
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