数据分析的结果该如何落地？

我们在做数据分析的时候，经常结果落不了地？数据分析难以得到闭环，这时候，我们该如何做才能实现数据分析结果有所着落？作者分享了自己的实际落地经验，让我们一起来看下吧。数据分析的结果该如何落地？我分析出了我认为有价值的数据分析结果，但是不知道怎么落地，特别是在大企业里，要公司执行我的结果，是非常难的一件事，我做的有价值的数据分析，往往无疾而终，各位大神有什么办法吗？作

分析评测 2021年08月08日

警惕！数据分析的陷阱？

很多数据分析人员在工作中，过度关注数据或者分析方法，容易忽视一些“陷阱”，以致于得出的结果很可能出现偏差。本文作者将从业务层面的视角，来探讨和梳理在数据分析过程中几个可能常见“陷阱”，希望对你有帮助。我们上篇内容，给大家梳理了数据分析的一些荣耀和骄傲时刻，包括数据分析的重要性、数据分析产出价值、数据分析经典案例汇总。相信大家对“数据分析”的价值以及重要性有了相应的、立体的、

分析评测 2021年08月03日

数据分析不落地？一个案例教会你！

对于不少产品经理来说，掌握数据分析的核心能力并不在于了解丰富的模型和方法论，而是能敏锐的发现数据并且从中找出潜在规律。数据分析始终不能落地？这有一个案例，希望能对你有帮助。“你做的数据分析，一点都不落地！”“除了写数字，能不能有落地建议！”“看了数，所以呢？要干啥？”这一类抱怨，经常在办公室响起，让做数据的同学很郁闷。到底咋做算落地？今天通过一个例子，系统讲解一下

分析评测 2021年06月17日

什么样的数据分析最有用？

在今天，虽然数据分析的重要性被越来越多的个人和企业所重视，但是对于很多人来说，数据分析还是没有发挥真正的价值。因此在这里本文作者想和大家探讨一下，什么样的数据分析最有用？有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我费废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”，到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题“

分析评测 2021年03月02日

4大方法，因果关系分析的总结，都在这了

因果关系是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。一般来说，因果还可以指一系列因素（因）和一个现象（果）之间的关系。对某个结果产生影响的任何事件都是该结果的一个因素。本文作者详细介绍了数据分析方法中的因果关系推断，我们一起来看一下。因果关系推断，可以说是数据分析领域最难的问题之一，争吵很多年也没有定论。经常同学们

分析评测 2021年02月03日

十张图，看数据分析如何赋能销售

作为一线的销售人员，他们头顶KPI，面对客户的冷眼还要笑脸相迎，压力山大。而“数据助力业务”口号喊了很多年，到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。本文作者以销售部门为例，讨论数据分析如何赋能销售。“数据助力业务”口号喊了很多年，可一提到数据分析，人们习惯性的依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要

分析评测 2021年01月29日

在缺少数据的B2B行业，该怎么展开分析呢？

数据多了当然好分析。那么面对并非足够的数据，如何才能进行数据分析呢？上一篇B2B行业基本分析思路写完后，很多同学在抱怨，说自己公司根本没有数据，该怎么分析呢？这个时候一定要牢记这八字字真言：所以，做B2B分析，第一步就是：停止抱怨，认真梳理我们有什么数据。哪怕家底再烂，也得从这里干起。要记住，至少有三样数据你是有的：合同+业务员的工资单+业务员的简历，这三样东西已经能透漏很

分析评测 2019年12月17日

如何利用数据，证明新业务的可行性？

本文用一个有趣的故事为例，从多个角度不断深入分析了如何用数据证明新业务的可行性。临近年底，很多同学在做2020的规划，其中有一项很让人挠头的任务：分析新业务可行性。因为过往每次做，不是数据太少压根没法分析，就是做实验被质疑：“有没有代表性？”“万一有其他可能怎么办？”好纠结~今天就先用一个趣味小例子，看看基本思路。话不多说，直接上案例：有一个地方，人们都不穿鞋子。公司有两个

产品经理 2020年01月14日

数据分析，如何赋能业务？

二营长，你他娘的意大利炮呢！新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。今天我们系统解答一下。前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以去复习下（特别是打平安县城那段，第14集），反正也快放假了，权当消遣。赋能的

分析评测 2020年01月08日

如何做好用户生命周期分析？

对于产品经理们来说，我们需要了解产品各个时期的用户特点，从而保证在整套流程中，我们都能辅助相应部门，在不同阶段制定出适合的策略激发更多新用户的加入，提升客户的转化和留存。所以做好用户生命周期的分析是非常重要的。本文作者就此分享了他的几点经验，供大家一起参考学习。在做数据分析的时候，用户生命周期分析，是个很典型的“理论一听就懂，数据一做就废”的东西。很多同学很困扰：

分析评测 2020年10月27日