第一階段 數據思維與業務流程

• 1、數據分析概述
• • 1.1 數據分析發展趨勢及人才缺口
  • 1.2 數據分析師素質要求與職業要求
  • 1.3 數據分析流程
  • 1.4 數據分析方法論
• 2、指標與指標體系
• 3、商業智能分析方法論
• 4、商業智能分析流程
• 5、 業務數據分析模型與分析方法
• • 5.1 AARRR模型—用戶留存分析
  • 5.2 RFM模型—用戶行為分析
• 6、 數據分析行業案例(Excel實現)
• • 6.1 數據分析行業案例分析（電商，在線教 育，金融）
• 7、搭建用戶增長模型

1、數據分析概述

1.1 數據分析發展趨勢及人才缺口

什么是數據分析師？
數據分析師就是一個能認識數據，開發數據，挖掘數據。在有限的成本面前，實現最大的效益的人才!
數據分析師這個職業誕生于上世紀70年代，隨著幾十年的發展，目前各行各業都有數據分析師的職業，比如：產品數據分析師，運營數據分析師，風控數據分析師等等
隨著各行各業對數據的重視程度的提升，目前數據分析師的缺口較大，尤其是有經驗且熟悉業務的數據分析師

1.2 數據分析師素質要求與職業要求

數據分析師應具備以下素養：
1、數據分析方法論
2、數據分析方法
3、熟悉業務，畢竟數據是為我們做決策，做運營等服務的
4、清楚數據分析的流程
職業要求：收集數據，處理數據，分析數據，展示數據，良好的報告撰寫能力

1.3 數據分析流程

1、準確確認業務需求
2、正確收集數據
3、分析前的數據預處理
4、合理數據分析/數據挖掘
5、簡單易懂地數據展現
6、撰寫報告

1.4 數據分析方法論

數據分析針對不同的場景有不同分析方法，下面介紹幾種：
1、SWOT分析
它是綜合考慮企業內部條件和外部環境,并進行系統評估,從而選擇出最優的經營戰略方案
S （strengths）優勢 W （weaknesses）劣勢 O （opportunities）機會 T （threats）威脅
其實它也是我們常被稱為象限分析法（四分法）的一種特例，當然象限分析法，我們還可擴展至三維象限，這樣我們就有8個模型可用

2、指標與指標體系

3、商業智能分析方法論

4、商業智能分析流程

5、 業務數據分析模型與分析方法

5.1 AARRR模型—用戶留存分析

5.2 RFM模型—用戶行為分析

6、 數據分析行業案例(Excel實現)

6.1 數據分析行業案例分析（電商，在線教 育，金融）

7、搭建用戶增長模型

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析实战训练营的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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