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数据分析
数据分析师课每个数据分析师都会去思考的立体
发布时间:2020-02-10    信息来源:未知    浏览次数:

  【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题,今天就来讲讲数据分析的立体化的问题。

  1. 数据的立体化有两种途径,一种是由小到大,由局部到整体的立体化,就是我们常说的点线面;第二种是通过增加不同维度的方法立体化,例如分析零售店铺要从人货场三方面进行数据分析才全面。第一种方法的各维度间是包含关系,第二种方法的各维度间是平行关系。

  点是某个节点的一个指标值,线是包含这个点的纵向发展趋势或者包含这个点的横向对比趋势,面是包含这个点的上一级或上几级对象的指标值。

  三、数据分析的立体化三维分析之时间-对象-指标

  比如客户的流失率是15%,这里面其实隐藏着时间-对象-指标的逻辑,什么对象在什么时间段的流失率是15%。时间-对象不交代清除的指标是没有意义的。

  2. 熟练使用人货场的逻辑,可以让我们平时的诸多工作更有条理,思维更加缜密,甚至可以用它来指定工作计划。

  五、数据分析的立体化三维分析之广度-宽度-深度

  1. 三度分析本身没有任何意义,只有和具体对象结合才有现实意义。比如,三度和商品的进销存结合,三度和4P理论结合等。

  补充:SKU=Stock Keeping Unit(库存量单位),即库存进出计量的单位,可以是以件,盒,托盘等为单位。简单的可以理解为每个商品的属性:颜色/尺码等信息(比如红色M码是一个SKU;红色L码又是一个SKU)。

  以上就是有关于数据分析的立体化的相关内容,以及相应的解析,不论你是已经入职数据分析师岗位的新人,还是打算进入数据分析岗位的小白,以上的内容都或多或少会对大家有所帮助,环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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