研报速递 
这个命题在面试考察和实际工作中都会经常遇到
数据分析，顾名思义，数据+分析
数据技能是基础，分析能力才能提高上限
1️⃣定位
首先明确自己的定位：
1. 数据驱动与价值创造：
- 基于数据视角，发现业务中的机会点
- 利用数据进行测算和评估，确保对机会的全面理解
- 提供落地策略建议，确保策略与业务目标紧密对齐
2. 决策支持：
- 基于历史经验提供严谨、全面的数据输入，以支持并影响业务决策的过程
- 助力主线目标的实现，确保数据驱动决策的贡献
- 持续扩充业务的战略优势，确保决策路径的坚实可持续性
基于以上，分析的底层逻辑一定是要和业务紧密相连的，实际工作中一定要和业务方积极沟通，了解业务核心需求
2️⃣分析框架
首先需要确定分析框架：要有结构化、清晰的分析逻辑。
一个好用的法则：5W2H
- WHY🤔：为什么要进行这个分析。需要讲清项目背景、业务目标
- WHAT💡：明确分析的问题以及分析的维度有哪些，如何切入
- WHEN🕰️：问题发生的时间和频率
- WHERE🎠：业务渠道、业务场景、空间地点
- WHO🙋♀️：目标用户
- HOW📩：策略建议 如何实施
- HOW MUCH📈：预计目标达成多少 如何监控、评估效果
3️⃣分析方法
- 逻辑递进
宏观到微观，由整体到部分
外部环境形势->大盘情况->分品类、分渠道、分频道、分周期、分场景、分用户情况（看具体需求）
- 细分分析
分析维度拆解，比如用户拆分为新老用户。注意指标拆解的MECE原则要互相独立、穷尽所有
- 对比分析
纵向对比：环比、同比
横向对比：多维度对比
- 漏斗分析
根据用户转化路径，量化每一步的转化率
4️⃣数据和结论
取数
- 根据列好的框架取每一部分的数据，保证数据的准确性
- 需要核对好口径，和业务对齐逻辑
结论
- 根据数据呈现的规律或现象下结论，不符合认知的结论要多加验证
- 结论结构化呈现：核心结论->支撑结论及论据（数据）
下一篇笔记讲介绍业务分析报告之可视化图表～
欢迎点赞关注哦🥰
————————— 抵制抄袭 —————————
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数据分析，顾名思义，数据+分析
数据技能是基础，分析能力才能提高上限
1️⃣定位
首先明确自己的定位：
1. 数据驱动与价值创造：
- 基于数据视角，发现业务中的机会点
- 利用数据进行测算和评估，确保对机会的全面理解
- 提供落地策略建议，确保策略与业务目标紧密对齐
2. 决策支持：
- 基于历史经验提供严谨、全面的数据输入，以支持并影响业务决策的过程
- 助力主线目标的实现，确保数据驱动决策的贡献
- 持续扩充业务的战略优势，确保决策路径的坚实可持续性
基于以上，分析的底层逻辑一定是要和业务紧密相连的，实际工作中一定要和业务方积极沟通，了解业务核心需求
2️⃣分析框架
首先需要确定分析框架：要有结构化、清晰的分析逻辑。
一个好用的法则：5W2H
- WHY🤔：为什么要进行这个分析。需要讲清项目背景、业务目标
- WHAT💡：明确分析的问题以及分析的维度有哪些，如何切入
- WHEN🕰️：问题发生的时间和频率
- WHERE🎠：业务渠道、业务场景、空间地点
- WHO🙋♀️：目标用户
- HOW📩：策略建议 如何实施
- HOW MUCH📈：预计目标达成多少 如何监控、评估效果
3️⃣分析方法
- 逻辑递进
宏观到微观，由整体到部分
外部环境形势->大盘情况->分品类、分渠道、分频道、分周期、分场景、分用户情况（看具体需求）
- 细分分析
分析维度拆解，比如用户拆分为新老用户。注意指标拆解的MECE原则要互相独立、穷尽所有
- 对比分析
纵向对比：环比、同比
横向对比：多维度对比
- 漏斗分析
根据用户转化路径，量化每一步的转化率
4️⃣数据和结论
取数
- 根据列好的框架取每一部分的数据，保证数据的准确性
- 需要核对好口径，和业务对齐逻辑
结论
- 根据数据呈现的规律或现象下结论，不符合认知的结论要多加验证
- 结论结构化呈现：核心结论->支撑结论及论据（数据）
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