二、分層如何做

第一步:明確分層物件和分層指標。
比如:
•想區分使用者消費力,分層物件就是:使用者,分層指標就是:消費金額
•想區分商品銷售額,分層物件就是:商品,分層指標就是:銷售金額
•想區分門店營業額,分層物件就是:門店,分層指標就是:營業收入

最近看到了一篇入門推薦系統的乾貨文章,文章首發於微信平台,推薦給大家,希望對想入門推薦方向的朋友有幫助。

一、何為“結構”?

一般把構成整體的各個部分叫:結構。比如一家綜合企業:小熊公司,有3條業務線(天貓店、實體店、小程式商城)同時在開展。則總業績就是有天貓店業績、實體店業績、小程式業績三部分構成的。這就是總業績的結構。

二、知道“結構”有什麼用?

知道結構,能更容易解讀出整體資料變化背後的原因。比如小熊公司業績出現下滑了,如果只看總數,就只能乾著急沒辦法……但是分業務線,看到業績變化以後,是不是有思路了(如下圖)

三、如何進行結構分析?

完整的結構分析法,包含四步:
﹣第一步:定出要分析的關鍵指標(一般是業績、使用者量、DAU、利潤等等)
﹣第二步:瞭解關鍵指標的構成方式(比如業績,由哪些使用者、哪些商品、哪些渠道組成)
﹣第三步:跟蹤關鍵指標的走勢,瞭解指標結構變化情況
﹣第四步:在關鍵指標出現明顯上升/下降的時候,找到變化最大的結構分類,分析問題

不知所謂型

第一種型別是不知所謂型,這種型別啥意思呢。看看下面這段文字:

﹣不會提建議是怎麼回事呢?建議這個詞相信大家都很熟悉, 但是不會提建議是怎麼回事呢?下面就讓小編帶大家一起了解吧。
﹣不會提建議,其實就是不會提建議。那麼為什麼不會提建議呢,相信大家都很好奇是怎麼回事。大家可能會感到很驚訝,怎麼會有人不會提建議呢?但事實就是這樣,小編也感到非常驚訝。
﹣那麼這就是關於不會提建議的現狀了,大家有沒有覺得很神奇呢?看了今天的內容,大家有什麼想法呢?歡迎在評論區告訴小編一起討論哦

這是著名的“小編體”,不管發生了什麼事,都可以用這個模式硬套。內容呢就是車軲轆話來回地說,一點實際意義都沒有。

資料分析不少人其實也經常這麼幹:
﹣過去一週的交易轉化率最大值是10%,最小值是3%,平均值4.5%,中位數4.3%。。。

然後呢?建議呢?然後就沒有然後了……

這類分析連問題到底是什麼都不知道,也就沒法分析問題,更不說如何解決問題了。

前言

BI系統建立起數據所驅動的「天時、地利、人和」

透過系統化的管理循環:數據蒐集、數據建模、數據分析、數據回饋,能提供企業決策、並轉化成行業洞察。至於如何實踐數位轉型,發揮企業中由數據所驅動的商業價值,BI系統建立的三大要點如下:

數據分析那些事

這是一個專注於數據分析職場的內容部落格,聚焦一批數據分析愛好者,在這裡,我會分享數據分析相關知識點推送、(工具/書籍)等推薦、職場心得、熱點資訊剖析以及資源大盤點,希望同樣熱愛數據的我們一同進步! 臉書會有更多互動喔:https://www.facebook.com/shujvfenxi/

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store