反波分析技巧中的历史对阵数据如何应用？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-11-20 22:00 标签： 历史
为什么要学数据分析？每个人的初衷许是不同的：有人为了研究工作中的各种数据，有人是苦于团队无人可用只能自己上场，有人是中途转行想要谋求发展，有人则纯粹为了多个傍身技能......尽管目的不同，可学习的过程，都避不开三个字：怎么学。我不是数据分析专家，也不贩卖任何网课，单纯从（走过不少弯路的）同好者的角度，来聊聊这个问题。『怎么学』，要解决的问题包括选择学习渠道、学习规划、学习方法等。首先来谈学习渠道。网课是目前主流的学习渠道，一来相比线下课程而言，费用更低；二来不受空间时间限制，自由度高；三来大神授课可信度高，速成课直接将爽值拉到爆表。五花八门的Excel速成课、价格不菲的python从入门到精通，还有号称7天就能玩转数据的SQL教程、和几分钟甚至几秒的所谓干货短视频，难免看得你眼花缭乱。这么多课程，到底该怎么选？个人建议是，不要急于选课买课，小心交的都是智商税。有比刷课程更重要的事。那就是，明确学习方法、做好学习规划。互联网人在推进业务时，有两个要点：『以终为始』和『目标拆解』。以终为始是一种反向思维方式，就是从最终的结果出发，倒逼策略和规划，同时将最终目标进行拆解，分为多个阶段性目标。关于如何设定目标，个人建议是：要满足『可执行』和『可评估』两个条件。最近在看的《谷歌时间管理课》中，作者也提到：应该避免设定形成目标，而应聚焦在行动目标上。比如，你在学数据分析时，不应把『学会数据分析』作为目标，而应设立类似『15天掌握主要分析方法』、『1个月上手分析数据』、『坚持每周分析一个案例』等更可掌控的行动计划。当然在制定好相应的学习规划之前，需要明确的是学习方法。先问自己一个问题：你学习数据分析，是为了运用数据分析工具，还是运用工具分析数据？发现没有，尽管是一样的文字，调换了顺序，意思却截然不同。你得知道：那些Excel、Python、SQL课程，是工具，而不是方法。你可以刷几分钟短视频，学会在Excel中插入某个函数，可你未必清楚：这一步操作，对最终的数据分析结果、以及数据报告有何意义。本末倒置的学习方法，会带你进入误区，而熟练掌握数据分析框架和分析方法，才能有的放矢，更高效地分析数据、解决问题、优化业务。话不多说，直接呈上相关干货。常用分析框架汇总：QQ模型、用户行为理论、5W2H分析法、AARRR模型、RFM模型、人货场模型。1、QQ模型. (用于分析评估APP某个新增功能的效果）Quantity 数量：用户数
浏览量
点击量Quality 质量：留存率
转化率
参与率案例——分析及评估APP某个新增功能的效果2、用户行为理论5个阶段： 认知 - 熟悉 - 试用 - 使用 - 忠诚案例——蜗牛阅读3、5W2H分析法 （挖掘产品价值，通过研究用户行为，更好地迭代产品）案例——蜗牛阅读4、AARRR模型Refer 推荐 Revenue收入 Retention 用户留存 Activation 用户激活 Acquisition用户获取5、RFM模型R-Recency最近一次购买时间 F-Frequency 购买频次 M-Money 购买金额6、人货场模型常用数据分析方法对比分析法、分组分析法、逻辑树分析法、漏斗图分析法、矩阵关联法。1、对比分析法案例——达达配送（侧重时间对比、空间对比）2、分组分析法案例——3、逻辑树分析法（分层罗列影响因素，发现问题）案例——针对不同层级的点位进行分析，找到决定因素4、漏斗图分析——用于某个行为路径中的问题5、矩阵关联法——对2-4个重要属性进行分析最近也有向相关专家前辈讨教，他们推荐了基本入门级书籍：入门级——《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》《统计数字会撒谎》《用图表说话》《商务与经济统计》《精益数据分析》（初学和老鸟都可以读）技术向——《数据挖掘与数据化运营实战思路、方法》《利用python进行数据分析》《高性能mysql》若有任何学习心得、相关书籍或课程推荐，欢迎分享！最后，附上思维导图，按需自取啦~

我要回帖

更多关于 历史 的文章

 

随机推荐