如何做好互联网产品的数据分析

Question

如题所述

Answer 1

要想做好数据分析，有以下4个关键点：
（1） 业务调研：理解业务是基础，否则分析是无本之木。
（2） 创新思考：广阔的知识面和积极的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 逻辑推理：对数据指标做出正确的归因和判断。
（4） 可行建议：产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。
业务调研”是数据分析的起点，也是获取分析思路的基础，但需要兼具深度和广度的“创新思考”，才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度，完成数据统计后，需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后，用“可行建议”来保证分析结论的落地执行，产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来，回业务中去的完成过程。
换个角度说，可以把这四个关键点分解为数据分析的5个执行步骤：
选择分析主题、确定方案思路、实现数据统计、产出分析报告、推进业务落地。
业务调研和创新思考决定了“分析主题”的高低和“方案思路”的好坏；逻辑推理决定了从统计数据得出的“分析报告”是否可信；可行建议决定了分析报告的“业务落地”效果。做好这四个关键，才能确保数据分析项目的每个步骤都卓有成效，最终产生业务改进。
加入数据技术领域的三步曲
如果有技术背景的朋友想入行，应该做哪些准备呢？通常，首先决策想成为偏重业务的数据分析人员，还是想成为偏重技术的数据建模人员。这两种人在技术基础和掌握的领域知识面上均有所差别。偏重业务的数据分析人员不需要有深入的数学和统计学背景，更需要对业务的深刻理解、灵活的头脑和清晰的逻辑，在学习时偏重很多与业务分析相关的领域知识，如经济学、心理学、营销学，甚至财务和企业管理方面的学科。偏重技术的数据分析人员需要有良好的数学和统计背景，专注于数据挖掘和机器学习的算法原理与应用场景。但无论选择哪个方向，下面三个项准备均需要做好：编程技术、项目实践和理论学习。

Answer 2

可以通过借助软件或者跟数据分析公司合作，我一直合作的是前嗅，你可以去查查，在数据采集和分析方面，他做的非常好。
像是我，是做电商的，我用跟前嗅合作的，让他们帮我采集和分析一下淘宝和京东的所有商品信息和商品评价，基本上是全部采集下来，在分析方面他分了很多方面，逐一进行深度挖掘和分析。
很好的解决了我的问题，还省了很多事和时间。
希望对你有帮助。