数据分析思维与业务流程随记

知识杂记：

• 抽象方法：分层多阶抽样
• SKU：最小存货单位
• KOL：关键意见领袖，通常被定义为：拥有更多、更准确的产品信息，且为相关群体所接受或信任， 并对该群体的购买行为有较大影响
• 埋点：在应用特定的流程收集一些信息，来跟踪应用使用的状况，为后期进一步优化或提升运营做数据支撑；通常有：访问数、访客数、跳出率、停留时长、页面访问数等；这也难怪的信息收集大致可以分为：页面统计和统计操作行为
• RFM(客户价值模型):R：客户最近一次访问时间；F：特定时间内消费频率；M：消费金额；
• ROI(投资回报率)：ROI=利润/支出，但是利润在现在公司里计算具有滞后性，而且很多业务部门也无法直接看到利润，所以基本都用ROAS来代替ROI。
• ROAS （目标广告支出回报率） 指的是每组广告花费能够带来多少收入（ROAS = 订单的价值 / 产生这些订单付出的广告费），是用于衡量广告效果的，一般我们认为ROAS大于2的时候广告是赚钱的，这时我们才认定我们的这次广告投放是有效的
• 长尾：指原来不受重视的销量小但种类多的产品或服务由于总量巨大，累积起来的总收益超过主流产品的现象
• MySQL求用户留存：求user，date然后自连接，选出相同user，date2>=date1的情况

各种利润：
毛利润=营业收入-营业成本
营业利润=毛利润-( 销售费用、财务费用、管理费用 )+/-当期损益（资产减值损失、投资收益等）
利润总额=营业利润+营业外收入-营业外支出
毛利率=毛利润/营业收入

数据分析解决问题关键点：

• 确定：确定和了解问题
• 分解：分解问题和数据使其成为更小的部分
• 评估：对前两部了解到的情况做出各种结论
• 决策：将结论结合在一起，提出一个建议或者决策

数据分析流程

• 数据库取数—>数据整理—>数据分析与可视化—>得出结论

问题解决思路（流程图）

分组分析介绍：
定义： 分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的指标，将数据分析对象分成不同的部分和类别来进行比较研究
目的： 把整体具有不同性质的对象区分开，将性质相同的项合并在一起进行对比；分组分析一般和对比分析一起使用；

矩阵分析法：
将事物的两个重要指标作为分析依据，进行分类关联分析，从而找出问题的一种分析方法。
只要两个指标之间线性无关且放在一起有意义都可以用象形分析；

趋势分析法：
作用： 把握大方向，不犯原则性错误；
趋势类型： 上升、下降、平缓
纵向分析： 不同时间段的数据进行比较