拉勾教育-阿信老师:
🌈同学们，今天班会马上就要开始啦~~
👉【主题】数据分析在各岗位中的应用
👉【形式】文字/图片
👉【时间】晚上8点
👉【地点】本学习交流群
准时参加的同学回复：学习数据分析赋能
拉勾教育-阿信老师:
好啦，咱们班会现在就开始啦，晚来的小伙伴要爬楼😉
拉勾教育-阿信老师:
今天跟大叫聊一聊数据分析在相关岗位的应用~
拉勾教育-阿信老师:
随着大数据在各行各业的普及，用户的数据信息逐渐详细、透明，利用这些用户的行为数据来帮助实现更优的用户体验或者满足更多的用户需求，从而实现信息的价值变现，也就是提高衡量投放、运营、销售、产品等岗位的业绩指标，如用户的点击率、客单价等指标。
拉勾教育-阿信老师:
对于企业而言，数据分析主要分为管理分析和经营业务分析，分析的整体思路在于明确业务场景-确定分析目标-构建分析体系-梳理核心指标。
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而以电商为例，常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等，而商品可进一步细化为商品的库存、利润以及关联销售分析。
拉勾教育-阿信老师:
数据分析的应用具体有哪些呢？
👉 投放
👉 传统投放
投放领域最常见的是广告投放，传统方式并没有做任何前期调研，不会对目标用户人群进行分析，也不会针对用户推送个性化广告。比如电视广告、报纸期刊广告等
👉 互联网投放
而现在爬虫技术日益成熟，能够通过爬取公众号的文章，分析阅读量，通过文本处理等方式对文章主题分类，分析出各公众号文章的用户画像，基于已有的用户数据，可以预测该渠道投放后的转化率，通过这些信息作为精准化投放，实现更多的预期管理。
拉勾教育-阿信老师: 
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2017年5月，朋友圈到处转发百雀羚广告，其刷屏效果显著。
拉勾教育-阿信老师:
一方面，百雀羚文章从发布到各平台、自媒体转载，获得了3000万+阅读的关。另一方面，转化率不到0.00008。
拉勾教育-阿信老师:
从传播角度来看，这事件无疑是成功的，但从销售的角度来看，这又是失败的
拉勾教育-阿信老师:
主要通过以下转化链路来分析以下：
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转化率在不同的环节中对应的计算方式不同。
拉勾教育-阿信老师:
在本文的百雀羚案例中，广告展示阶段，吸引了大量用户分享和转发，其转化率无疑是成功的。而在销售阶段其效果很不理想。
拉勾教育-阿信老师:
主要原因在于，朋友圈疯传的图文来源是4A广告圈，其对应的受众是各大互联网公司的公关和运营等。而百雀羚自身的群体定位，应该是有护肤需求的，中低消费水平的女性。其投放公众号的受众群体，并不能转化为产品的目标群体。
拉勾教育-阿信老师:
投放广告的时候，还需要考虑成本因素。作为管理投放的营销岗位，需要通过预测来确定该渠道投放对公司业务带来的效益，从而确定投入产出比评估可行性。
拉勾教育-阿信老师: 
👉 销售
👉 传统销售
在传统的销售管理体系中，是通过人与人的关系网进行销售。销售员得到定向推销名单，通过电话或者邮件方式与客户沟通来发展业务，而且现在大部分的传统企业如保险和房地产大都还是依赖这种方式运转。
👉 互联网销售
现在通过收集到的用户信息，和网站用户行为数据，对用户进行分层。实现标签化管理，自动分成不同类别的客户，再个性化接触客户。
拉勾教育-阿信老师:
销售分析从两个方面入手，一是对整体表现评估，用于监控平台大的异动。
二是特定性分析，从整体向下细分，对于特定性问题分析，比如渠道对比分析等。
拉勾教育-阿信老师:
下面将从两个层面分别介绍数据分析案例。
👉 整体表现评估
拉勾教育-阿信老师:
模拟某超小型电商零售企业的日销售金额数据如下图：
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从总体看，销售额在2020/1/21-2020/1/25逐渐下降，之后逐渐上升，且在2020/1/29日达到最高。
👉 特定问题分析
拉勾教育-阿信老师:
进一步分析当日的渠道。
该电商渠道分为app、小程序和推广渠道，对应渠道的日销售金额如下：
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当然，销售日常所见的日报，或者周报，是由多个曲线图、柱形图构成。
拉勾教育-阿信老师:
对于销售而言，熟悉业务很重要，再结合数据的结果，能够看懂数据到底在说什么也很重要，一个指标的异动可能会给提高销售额提供新思路。
👉 电商
拉勾教育-阿信老师:
一款高客单价的奢侈品，日销售额近日有明显下跌。通过对订单的追踪，发现原因在于订单取消率升高。
拉勾教育-阿信老师:
其中一位销售观测到了这个值的变化，时刻关注取消订单的用户，并电联询问其取消原因，做出针对性挽留客户的方案。
拉勾教育-阿信老师:
比如，用户发现其他平台价格更低，则给予一定的优惠券。如果是用户对于商品的真假存疑，则提供相应的售卖认证。该操作为公司挽回了大量损失。
👉 零售
拉勾教育-阿信老师:
目前传统销售行业，如零售，也需要数据分析能力。
比如零售行业的巨头沃尔玛，有一系列的菜篮子数据分析工具 RetailLink，能够帮助零售店更好进行陈列和促销。
👉 运营
传统运营
传统运营是先给定一个活动主题，围绕主题选定产品和活动形式，并不会细分到不同品类对应不同用户。
互联网运营
互联网的运营基本要求，是具备基础的数据分析能力和商业知识。比如技术方面能够会sql提数，并利用python等工具进行用户数据的分析。
拉勾教育-阿信老师:
在电商领域，要基于用户属性和行为数据对用户进行分层，方便运营更高效筛选目标群体。
拉勾教育-阿信老师:
更细致的用户分层，是在不同品类下，再细分标签。比如一个美妆的重要客户，在数码类目下属于沉默用户/流失用户。
拉勾教育-阿信老师:
👉利用数据分析更好地对用户分层：
拉勾教育-阿信老师: 
拉勾教育-阿信老师:
上图中给出一个简单的用户分层，用户分层主要涉及到AARRR模型和RFM模型。前者主要关注用户的转化流程，而后者是对一个独立用户的刻画。
拉勾教育-阿信老师:
首先依据最近一次消费时间(Recency)进行划分，再依据消费金额(Monetary)和消费频率(Frequency)进一步分层，而运营需要对这些不同标签用户区别处理。
拉勾教育-阿信老师: 
拉勾教育-阿信老师:
运营工作涉及到的数据分析，主要是预测和复盘。
拉勾教育-阿信老师:
预测，是设定目标，及对于未来不同类目资源的分配。复盘，不仅可以对活动效果进行评估，同时可以对下一次活动提供基准和建议。
👉 产品
拉勾教育-阿信老师:
传统产品
传统的产品孵化，是先有一个idea，有对应的目标人群满足其对应需求，然后在此基础上完善产品的功能。
拉勾教育-阿信老师:
比如说共享单车的诞生，一开始是为了解决大学生出行的问题。最开始仅在北大校园上线，然后推广到国内高校，进而走出校园，这是传统意义上的产品孵化。
拉勾教育-阿信老师:
当然在传统产品领域，也会对产品的受众和定位调研，确定其投资价值。
拉勾教育-阿信老师: 
拉勾教育-阿信老师:
现在的产品
在目前互联网岗位中，产品经理更多的是负责小部分的优化，接受运营的信息改进，并协调技术进行版本的迭代。
拉勾教育-阿信老师:
比如对于电商平台而言，弹窗、banner和icon等UI界面的设计，都需要产品向设计师传达明确的需求。通过数据分析才能够将这些需求更加细化和具体，同时验证对应优化页面的可行性。
拉勾教育-阿信老师:
👉总结
拉勾教育-阿信老师:
在大数据浪潮当中，我们每一个人，每天无时无刻都在生产数据，一分钟内，微博上新发的数据量超过10万，b站的视频播放量超过600万……
拉勾教育-阿信老师:
这些庞大的数字，意味着什么？
拉勾教育-阿信老师:
美团外卖根据你以前点的外卖口味倾向，去预测你今天会点的外卖，在首页就推荐给你，提高下单率；
滴滴打车会实时监测某个区域的打车需求数，当需求暴增时，会适当调配更多的车量，抬高行程的价格，使得公司利润最大化；
百度会根据客户的最近的搜索词条，去联动网站电商给客户推荐最近可能会需要购买的产品，提高购买率……
拉勾教育-阿信老师:
数据分析可以直接反馈业务的真实情况，几乎所有知名互联网企业，都会有自己的大数据中心用来分析数据，提供给公司业务部门，辅助业务决策。
拉勾教育-阿信老师:
不管是互联网公司，还是传统企业。一般都有两类人才：技术型和业务性。无论你做数据分析，还是做产品，运营，财务，甚至是管理，数据分析都是其基本功。
拉勾教育-阿信老师:
毫不夸张的说：数据分析能力，是职场必备技能！可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
拉勾教育-阿信老师:
😱下面到了咱们今天的测评解析的环节了~~
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一、选择题
拉勾教育-阿信老师:
1.数据分析发展的三个方向分别是（ABD）(多选题)
A.业务型 B.算法型 C.美工型 D.数据研发型
拉勾教育-阿信老师:
解析：
怎么理解这个题呢？
第一种，业务型，这种类型的数据分析师一般是策略型的，比如拉新活动活动怎么做、优惠券怎么发，这些事情会了然于胸
第二种数据研发型分析师，这种分析师就有一些技术要求了，可能需要你有比较强的建模能力了，会一些编程语言，会用一些工具进行数据建模。对这类分析师的建模要求还达不到第三种分析师的要求，可能你只需要会一些比较基础的建模能力+比较厉害的数据处理、分析能力+业务理解能力就能胜任了
第三种分析师是算法型。这种分析师的日常工作可能就是在数据建模了，不断的调整数据模型、不断的优化模型。大家可能都知道今日头条，他们有很大一部分数据分析师就是在做这个事儿
这三种分析师不是绝对的孤立的，你可能最开始只是第一种分析师，但是你做着做着，你的技术提升了，你可能就变成第二、第三种分析师了。
拉勾教育-阿信老师:
2.作为一名分析师，分析日报的主要目的是（ABC）（多选题）
A.了解业务现状 B.培养数据敏感性 C.提供业务发展建议 D.知晓人员活动
拉勾教育-阿信老师:
解析：
我们日报的作用的第一条怎么理解呢：了解业务现状是说我们需要知道，当前我们的业务是个什么状态，这个很好理解。
然后第二条培养数据敏感性是第一条的延伸，当你了解了每天的数据，你自然会对数据十分敏感，你会对他每天的波动都非常熟悉，当某天数据出现了异常波动你就会很明显的感知到，你对数据对数据的敏感程度会像对自己的脉搏一样敏感
第三点提供业务发展建议是基于第一、第二条来说的。你了解每天的业务数据情况，你就可以洞悉业务的过去从而对当下业务情况有个准确的判断，在此基础上，你可以对未来进行预判，从而针对性的对未来提出一些预判、剔除一些建议
拉勾教育-阿信老师:
3、在撰写报告中要以（A）为主，文字为辅，图表标题点明结论。（单选）
A. 图 B.代码 C. 使用语言 D.统计工具
拉勾教育-阿信老师:
解析：
这个就不用说太多了，大家能用图表达的就尽力不要用文字了。当然必要的文字说明还是可以留下的
拉勾教育-阿信老师:
二、判断对错
拉勾教育-阿信老师:
1.建立逻辑树的目的是让思路更加简洁清晰 （对）
解析：
建立逻辑树的过程就是梳理我们思路的一个过程，这个还是很好理解的
拉勾教育-阿信老师:
2. 在数据异常排查中，数据有较大波动，无非就两个原因：一、是目前数据本身有问题；二是业务本身有问题。（对）
解析：
业务中的数据波动通常是因为业务出现了异常，我想这点是很好理解的。然后还又一种可能是数据本身出现了问题。这个一般是这样的：比如某个数据的统计口径变了，比如日活的计算方式发生了改变，以前是启动我们的APP就算一个日活，现在变成了得消费才算一个日活，这两种统计口径算出来的日活数量肯定有巨大差异的，或者数据的移交环节出现了问题，一般我们的数据到分析师这里可能会经过好几个人的手，大家都知道，每多一个环节、多经过一个人，数据可能就跟原始的数据有差异的概率就更大一分，所以这个导致数据波动也很好理解。所以我们在遇到数据有波动的时候，大致就需要从这几个方面进行分析，一个一个排除原因。
拉勾教育-阿信老师:
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