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数据分析基础思维之:细分思维(系列文章第8篇)
64 2024-10-29
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文章来源:
三元方差
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Jason的数据分析细分思维境界指南
摘要:Jason在他2020年的第8篇原创文章中讨论了数据分析中细分思维的重要性,并将其分为三个境界:单一维度细分、交叉维度细分和创造新维度。文章强调了理解和应用这些细分方法对于深入分析数据的重要性。
第一层境界:单一维度细分
Jason指出许多数据分析师仍停留在单一维度细分的层面,例如分析新用户数量下降时,可能会考虑系统、地域、机型等单一维度。但实际情况往往更为复杂,这要求分析师有目的地选择分析维度,比如新用户来源和转化漏斗的细分。
第二层境界:交叉维度细分
当单一维度不足以解释问题时,可以考虑将多个维度交叉分析。然而,Jason指出,简单组合不同维度并不总能找到有效的交叉维度。有效的交叉维度分析需要从业务逻辑出发,结合业务逻辑和数据来确定合理的分类。例如,投资产品的用户可以根据风险偏好和资金状况进行交叉分析,形成操作策略。
第三层境界:创造新维度
最高级的细分思维是创造新维度。这需要数据分析师通过理论指导实践,如用户购买决策模型,来预设分类维度并找到分类方法。此外,分析师可以参考其他公司的经验来创造维度,例如麦当劳的“典型市场”概念,或腾讯的用户分群步骤。最终,Jason强调了提高对业务和核心逻辑理解的重要性,以进行更深入的数据细分。
文章最后,Jason鼓励读者分享并关注他的其他数据分析系列文章。
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