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数据分析老师每天分析哪些数据？[数据分析]Excel数据分析作为一名教师，清楚地理解数据分析的步骤非常重要，有助于清晰地掌控数据分析的整个过程 。我把一个完整的数据分析过程分为六个部分，包括明确分析目的、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、总结和建议 。
1、 数据分析方法(六要解决以上问题，我们需要指标 。统计学中常见的指标有哪些？如何为一个项目(活动、功能、产品)做一个指数模型？指标可分为简单计数指标和复合指标 。如何建立一个指标体系？“产品本身提供价值”是指产品本身能够满足用户的需求，为用户提供价值 。“产品与其他资源链接提供的价值”是指产品作为平台方或链接方，将用户与其他资源链接起来 ， 为用户提供价值 。
如下表所示:在分解核心指标、定义业务类型和业务指标后，结合实际业务 ， 将主要关注指标分解到可操作的层面 。常见的拆解思路有两种:根据场景拆分成多个子指标之和 。比如:DAU≈日新增用户 留存用户 回访用户；按照一定的关系，分为多个子指标的乘积 。依靠逻辑关系拆分指标 。
2、 数据分析方法(一比较是数据分析最基本的方法，通过比较可以识别数据差异 。但相比之下有得有失 。在分析的过程中，适当的比较可以得出准确的结论 ， 但比较分析也有陷阱 。比如一个产品最近的销售数据在下降 ， 那么很自然的得出这个产品的知名度在下降，但是销售比例(销售额/DAU)在上升，那么只是因为DAU在下降 。那么如何有效比较呢？1.横向和纵向多维比较的前提是两个事物或一个统一事物的两种状态，然后要有一个比较指标或标准(这里可以称之为比较的衡量) 。
即明确对比的三要素:主体、客体、度量 。比如小明比王高小5cm ， 这是最简单的比较 。这里小明是主体，小王是客体，测量身高，人们对身高的测量有共识 。但是如果去大排档吃一碗炒饭，50块钱可能感觉很贵 。如果希尔顿吃一碗128元的炒饭，可能不贵 。这里选择常识作为对比的基准，对象没有问题 。问题是，我们所谓的“常识”并不是所有人的“共识” 。如果不是共识 ， 一定要非常慎重的下结论，否则很容易从自身判断，影响结论的相关性 。
3、分析思维—— 数据分析的三种核心思维文章目录数据分析常用的三个应用场景分别是预评估分析、中期异常问题定位和恢复后分析 。无论哪种场景 ， 都适合底层的三个核心思维 ， 即结构化、公式化、可操作化 。第一，结构化结构化思维用于解决为什么，帮助我们理清分析思维 。它列出了影响问题的相关因素，从宏观角度思考问题 。其实结构化思维来源于麦肯锡，金字塔思维 ， 每一个论点都围绕前一个问题的目标，层层拆解，相互独立，最终会形成金字塔结构 。
能量化的都尽量量化，最后的维度是最小的不可分的 。比如栗子:销量*客单价 ， 销量和购买人数，购买人数又可以进一步分为新用户和老用户 。三、上面的业务我们已经理解了结构和提法，看起来解决了大部分问题，但是如果仔细看分析出来的各种论点 ， 有时候会因为不理解业务而漏掉一些原因 。这时候就需要用商业思维来完成可能遗漏的点 。
4、 数据分析进阶必看干货!销售额下滑详细分析案例公司发现一年前汽车销量开始逐渐减少 。如果你想帮忙找出汽车销量下降的原因，最好想出一些解决办法 。最近感冒了 ， 去了医院 。我和医生有如下对话:医生:你感冒多久了？我:大约一个星期，我流鼻涕，喉咙痛 。医生观察了一下，说 ， 是感冒 。我:感冒感冒是什么原因造成的？医生:最近气温下降，我可能感冒了 。I:怎么处理？医生:我给你开些感冒药 。注意多穿点衣服 。首先，你必须把问题定义清楚 。这是数据分析的第一步 。
比如老板告诉你:“可能客单价高，最近利润下降了 。”听到这里，你把问题定义为“客单价高导致利润下降 。我该怎么办？”这样错误的定义会缩小你的分析范围，导致最终结果出现偏差 。另一种情况是，分析师根据以往的经验定位问题，将思维局限在“我认为”上 。数据分析不是主观臆断，而是客观分析 。不要急着分析，首先和相关人员确认下降 ， 有数据支持 。
5、『运营』如何做 数据分析 数据分析因人而异，但目的是引导决策路径 ， 往往与决策工具和方法一起使用，所以在做之前会事半功倍数据分析 。验证需求收集数据分析数据验证有效性改进迭代是一个相对完整的闭环 。指导决策，有监测、评估、预研、收集四种 。监控是对数据的日常监控和控制 。一个优秀的数据分析老师能从一点点数据异常和拐点判断出市场走势和当前的博弈状态，防患于未然 。
【数据分析dau】每周观察整体情况，主要关注的是整体趋势和连锁 。注意点的两端和拐点，把前后的数据连起来观察 。平均、普和是关键指标 。月报侧重于整体数据的变化，这与一个月中的日子和节日的特殊性有关 。需要关注的还是趋势 。在这个时候，趋势是非常重要的 ， 并决定了未来R

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