【数据分析】基础篇

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流程

• 明确目标
  业务流程数据监控描述、市场宏观环境分析、竞品分析、数据探索挖掘
• 获取数据
  来源：数据库和日志、埋点需求+前端埋点+特殊数据、业务人员Excel表格、爬虫采集数据、公开数据集、商业平台导出的数据、问卷调查

埋点（Tracking Point 或 Data Tracking）是指在应用程序、网站或软件系统的关键位置设置数据采集代码，用于记录用户行为、系统事件或业务流程中的关键数据。埋点的主要目的是为后续的数据分析、用户行为分析、业务决策优化和产品改进提供数据支持。

埋点的核心功能

行为分析：记录用户点击、页面访问、滑动、表单提交等行为。

转化率监控：跟踪用户从进入系统到完成目标（如购买、注册）的路径。

性能监控：收集系统性能数据，如加载时间、错误日志等。

业务数据监控：统计销售额、订单量等业务关键指标。

• 数据治理ELT
  数据清洗，对数据进行管理，进行数据规整
• 数据预处理
  根据业务需求对数据筛选、转换、值处理
• 数据建模
• • 关系建模
    级联业务关系数据分析
• • 指标建模
    指定模型分析
• • 算法建模
    算法挖掘分析
• 数据可视化
• 数据报告
  辅助理解数据、做出决策
• 数据回验
  项目不断迭代，用项目新产生的数据去验证数据报告中的策略，优化业务

指标

分析方法

通常使用多个方法组合来解决复杂问题。

• 5W2H分析方法
  what,when,where,why,who,how,how much

常用工具

Excel

PowerBI

Tableau

项目实战