解密数据分析:探究数据世界的秘密
数据分析人员往往只会进行一些表述,而仅仅是臆想。事实上,这些表述很有可能没什么实际价值。
作为企业和产品,对数据分析的理解不同,可供选择的结果也不尽相同。
如果做到这一点,数据就是科学家,就能够得出准确的结论。
《关于数据分析报告的引用》中,详细介绍了数据分析对公司运营的价值:
“数据分析的价值,是分析数据的重要基础,它是一个不断试错、验证和优化的过程。数据始终是变量,通过数据修正,我们的判断力将得到最大的优化效果。”
由于数据量越大,价值越大。对数据的筛选分析将使企业得以更好的提升,这就使数据的准确性更高。
这就是数据分析的价值。
数据包括:统计数据、反馈数据、准确数据和创新
如果单纯分析数据的价值,就只是手段和策略的模仿,并不能对数据分析的效果和水平提出更高的要求,还可能对运营的战略、运营和营销都提出更高的要求。
因此,本文不是从数据角度去分析数据的价值,而是从多维度去分析数据的价值。
而我们这个业务人,除了深度分析数据外,还会进行其他的综合分析,如团队分析、策略分析、流量分析、营销分析等。
所以,数据是很有价值的。
这些数据的差异化,主要体现在数据的差异化、组织分析、数据分析和营销分析上。
一个数据的差异化,通过关键词来体现,但是由于词的不确定,所以没有定性和定量的结合。
我们可以在行业里面找,也可以结合百度、谷歌等搜索引擎来找。
也可以直接通过数据采集来做更精确的分析。
例如,如果你是销售线索的业务人,那么在行业里面会去找线索的情况,然后分析你的线索,看看你的线索在你的行业里有多少竞争对手,竞争对手的关键词是什么,然后选择它们。
这个时候,我们来将那些竞品的关键词做出最精准的分析,这个时候,竞争对手在帮我们做一些关键词的挖掘,在你的行业里就体现出来了。
在我们分析竞争对手的关键词的时候,同样的,我们也会在行业里面找到他们。
这个时候,你就会知道你的竞争对手在做什么,在做什么。
在我们整个的业务模型中,我们可以清楚的知道,什么样的业务模型是可以用的,什么样的模型不可以用。
3.认知
如果说有一个好的结果,有一个坏的结果,那么这个结果也是有好的结果的。
无论是思维还是方法,就是要对结果进行批判。
