如何开展数据分析?–产品经理

数据分析过程离不开数据加工,一般收集来的数据,都要做一些清洗、处理等操作,以保数据的准确性与可信度。专业的数据加工工作一般是由数据分析师等职位的同学执行,产品岗的我们,能执行一些必要的处理工作即可,如对excel相关公式的使用、BI软件、埋点平台的使用等,当然如果对数据加工过程也能掌握肯定是更好的。

数据指标与标签在数据分析中的关系与应用

数据产品经理既要完成数据体系设计,让原本无序或庞杂的数据变得“规矩”,又要根据业务场景的变化不断调整项目内容,推进项目进度,推进数据指标体系的建设与迭代。数据指标体系的规划是平台型数据产品经理必备的能力,这也是数据产品经理有别于其他产品经理和数据分析师的方面。《荀子》有云:“水能载舟,亦能覆舟。”在...

指标+AI+BI,袋鼠云构建智能数据分析新范式

复杂的分析任务严重依赖于数据开发人员和分析师的专业技能,导致需求交付时间周期长,沟通调整的成本也随之增加。数据一致性难以保证:传统的BI工具是一个封闭且中心化的平台,其中的数据模型定义(包括度量和维度)与其他数据应用之间缺乏互通性。所有数据分析活动都必须在这个平台上完成,这造成了跨应用分析时指标管理不统一...

一文详解!这篇文章教你了解企业商业智能BI到底是什么?

第一层,可视化分析展现层-商业智能BI的需求层,一方面代表了用户的需求,用户想看什么、要看什么、另一方面也代表了用户要分析什么,这些就在这一层进行展现。第二层,数据模型层-商业智能BI数据仓库,主要负责企业数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。第三层,数据源层-商业智能BI的数据层,不...

【抄作业】“双11”复盘汇报如何分析数据? 看这一篇就够了!

为什么说运营一定要会数据分析?大数据时代,数据就是运营工作的晴雨表,是反映运营工作成果好坏的直接标准,当下很多运营人不会数据分析,也不理解数据的重要性。对于运营人来说无论是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策,数据能力都能让一个运营人闪闪发光,变得不可替代。

数据分析师做什么?岗位职责与职业规划详解

三、数据分析师在不同行业中的具体职责差异数据分析师在不同行业中的具体职责会有所不同，主要受到行业特性、数据可用性和业务需求等因素的影响(www.e993.com)2024年11月25日。以下是一些典型行业的数据分析职责差异：金融行业：数据分析师通常负责分析客户数据、市场趋势和风险因素，帮助企业优化投资组合、预测市场变化及防范风险。商业行业：商业数据...

业务型 VS 技术型数据分析师,哪个更有前途?

很多常用数据的业务部门也会自己招人,这就是业务型分析师来源。常见的有三类:第一类:战略发展部、集团市场部、业务管理部。这些部门是公司决策中枢,经常需要做数据报告,分析业务发展情况,制定经营计划,制定预算,跟踪业务发展,分析业务问题。因经常需要自己招人。招聘的岗位名字,可能叫“数据分析”也可能叫“经营分析...

构建完行为分析报表后,如何识别异常与指标修复?「用户行为分析...

作为一名非数据分析师,你可能是PD、UE、UX、UI等,但作为产研人员你不关注业务数据有些说不过去,而掌握不同程度的数据异常识别与修复能力,可以更便捷的满足自身业务数据分析的需要。虽然张嘴提数据需求很快,但是需求什么时候落地你还得静候佳音,所以通过自助分析减少对BI同学的依赖,加快响应何尝不可;...

数据分析师是什么

数据分析师首先需要从多个来源收集数据。这些数据可能来自内部数据库、市场调查、社交媒体等。收集到的数据往往是杂乱无章的,因此数据清洗是一个至关重要的步骤。这一过程包括去除重复数据、填补缺失值和修正错误数据,以确保分析的准确性。1.2数据分析数据清洗完成后,分析师会使用统计学和数据挖掘技术对数据进行分析...

思迈特:大模型加持下,智能BI如何引领行业变革?

智能BI以对话式BI面向业务人员,业务需求不再需要通过数据分析师甚至IT工程师“翻译”,而直接可以满足和实现。以思迈特白泽产品体验为例,简单的指令就能获得想要的柱状图:没有拖拽组件、创建仪表盘和报告,更加直观、灵活和高效。2、呈现形式不断丰富智能BI能够自动生成更多类型的图表和报告,从而帮助用户更好地理解数...