数据分析系列｜可能是全网最全的数据分析实战宝典（可免费领取）

大雄背起行囊，你旅途路上的成长驿站

这是第46个驿馆

催更很久，姗姗来迟～近来，确实工作很忙，但这篇文章，耗时一个多月，绝对是把产品、运营、数据所学的都掏空了！
写作不易，变秃了，也更强了。在这里我要厚颜无耻地自吹自擂下：这个数据分析宝典，可能真的是全网分析场景最全、设计最用心、上手最快的一份数据分析实战指南了。觉得不错的亲友们，可以大胆地点赞、转发哈，非常感谢！
吹完，我们接入正题：
听过很多大道理，依然过不好这一生；学过很多知识，依然做不好数据分析。
深以为然！
笔者虽不是正儿八经的人民币玩家，但花钱听课程、买书，绝不含糊的；听时醍醐灌顶，用时根本不行。
思来想去，四个字：不接地气！
谚语：授人以鱼不如授人以渔。推崇的是教授人学习知识的方法，而不是知识。这也可以理解，为啥网络上的文章往往是：理论多于实践。
然而现实情况是：我连鱼是啥都不知道？哪些鱼可以捕，哪些不可以？于是，产生认知偏差，知识断层，再高深的办法，也难以落地。
既讲知识，又讲方法。这次，一次性满足大家“全都要！“的愿望。首先，我们来看下文章目录：一、前言1.1 宝典简述1.2 设计初衷1.3 如何使用1.4 适用人群1.5 导航目录二、分析目的归类三、分析方法讲解四、场景化分析4.1 分析模版4.2 分析场景示例五、结语

01

—

前言概述

1.1 宝典简述这是一份围绕实际数据分析场景讲解的方法论及效率工具，涵盖产品、运营16个高频分析场景，是互联网人数据分析进阶必不可少的宝典。截图如下：

1.2 设计初衷以实用性为第一目标，通过提炼产品、运营各类场景数据分析的思路及方法，实现0基础快速上手、拿来即用的效果。
1.3 如何使用在宝典的表格中，在导航目录找到对应分析场景，明确分析目的，再从分析方法库中找到合适的方法，最后输出数据分析结论。
1.4 适用人群产品、运营、数据分析人员均可参考，于1-3年的初学者更加合适。
1.5 导航目录点击导航表格上的分析场景，可以快速找到对应的内容，利用已经设定好的分析框架，展开分析。

02

—

分析目的归类

分析目的归来的意义在于：给每一个分析者，有意识地识别每个分析场景背后的分析目的，相当于指引一个分析大方向，这样分析过程不迷路。

03

—

分析方法讲解

分析方法有很多，作为分析人员，重点是在于分析方法和具体实际场景的快速映射。下面是最常用的分析方法以及示例，可以把它作为一个小抄，随时翻阅。更详细的解释，也可以看看我之前写的这一篇文章《【文末送礼包】数据分析很痛苦？5类问题、8大方法帮到你》。 

04

—

场景化分析

场景化分析的差别在于：它是一种面向问题的思维，聚焦工作中的实际分析场景，相比很多方法论，更容易落地、更具指导意义。在这部分，我既讲分析的知识，又讲讲分析的方法。
4.1 分析模版在整个分析过程中，分析模版是分析的框架，也是分析过程的灵魂。它会清楚地告诉你，1 2 3 4，先走哪一步？分析背后的目的是啥？思考的闭环是啥？什么方法是合适的？从什么角度切入？最后又该输出什么结论，等等一系列问题。
 
4.2 场景化分析示例以产品工作中的用户意见收集分析示例。分享这一个小小的工作事项中，产品经理也可以做得更加出彩。
从这个事工作项背后，产品经理的角色就像是流水线中的质检员，什么的问题该忽略，什么样的问题该暴露，是一个筛选者，也是一个把控者，他深刻地影响着后面资源的调度。
数据分析宝典内容展示：一份是excel表格、一份是超长脑图。这次的整理断断续续花了大概一个月时间。脑图非常长，第一次遇到导出的图片不全；也是跟各位朋友们最用心、最烧脑的一次对话，希望能够帮助到大家。
篇幅有限，场景化分析还有15个没有完全展示出来。感兴趣的朋友，可以加我微信（daxiong704576）了解获取方式。当然，已经是我知识星球的球友可以直接下载，公众号回复：星球 可加入。
好了，本次的分享就到这里，希望有帮助到大家。下一次讲解：数据分析的常用工具，敬请期待。
—————-END—————-

你好，我叫大雄。产品经理专栏作者，有多个千万级用户的产品运营推广、产品设计、项目管理经历，涉猎医疗、金融、电商行业。
2020年寻找18位同行人，共同探讨、沉淀、分享，致力让大雄背起行囊成为互联网人成长路上必经的旅途驿站。
公众号回复“同行”，加我私人微信；回复“入群”，找前辈们交流；回复“星球”，约聊BAT大佬。

—–推荐阅读—–超全的产品需求自查清单（可下载表格）
方法论：写好一份产品需求的系统化思考模型看了50+竞品分析，我总结出5个常见问题和1套方法论方法论：如何从0到1搭建一套完整的邀请体系以经营者上帝视角为例，深度解析为何你毕业多年还在原地踏步？
❤️❤️❤️～爱心三连击～❤️❤️❤️
喜欢请关注，满意点个赞，分享点在看。你的点赞、分享、在看是我持续创作的动力～

【数据分析师必备】九大常用数据分析方法汇总（上）

定义： 描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了调查总体的数据分布特性。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。

在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值和缺失值。 ②数据的集中趋势分析。用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。 ③数据的离散程度分析。

主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。 ④数据的分布。在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。

⑤绘制统计图。用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。

定义： 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析;按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 应用： 如果在回归分析中，只包括一个自变量X和一个因变量Y，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。一元线性回归用途广泛，可处理科学技术的实验数据，也能用于经济现象:统计数据的分析预测。 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。常用于预测分类变量，其中主要是二分类变量。

例如，探讨影响用户复购的关键因素，并根据关键因素预测用户复购行为发生的概率等。选择两组人群，一组是复购组，一组是非复购组，两组人群必定具有不同的特征与购买行为等。因此因变量就为是否复购，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、购买频率、客单价、平均下单周期、购买品类占比情况等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。

然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是产生复购行为的关键因素。同时可以根据关键因素预测用户复购的的可能性。从而可以通过运营策略去加大复购的可能性，提升店铺销量。

④其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。 定义 ：方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 例如，在饲料养鸡增肥的研究中，某研究所提出的三种饲料配方A、B、C。

应该选择哪种饲料，对鸡增肥效果好且便宜？目的是为了比较三种饲料配方下鸡的平均重量是否相等。特选24只相似的雏鸡随机均分为三组，每组各喂一种饲料，60天定期观测它们的重量并记录。得到三组雏鸡重量数据，比较这三组数据之间是否存在显著性差异。

若相等，可任选一种饲料，特别是可以选廉价饲料；若不等，应选增肥效果好的饲料。同理，可运用到相似场景中。 应用 ： 单因素方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。

例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。 多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。

这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够。

数据分析系列（二）：如何梳理数据指标体系

前言 上一期话题我们聊了一下「如何辨别数据指标，利用正确的数据指标来指导工作」。这期话题我们会聊一聊：如果你面临的是一个探索项目，如何从零开始建立起一套数据指标体系。

但总体而言，一般当前业务目的还是可以归根于两个方面：流量：用户新增、DAU、用户留存、人均使用时长变现：营收02 梳理当前业务模块&核心指标 上个部分我们提到业务目的主要可以分为流量、变现两个环节，那么下面个人认为从业务目的出发，常见的业务模块及其核心指标主要如下所示，供参考。 同时，核心指标的描述需要包含以下几个要素：指标含义：描述了一件xxxx的事情计算方法：包括计算公式、统计时间段指标价值：做好了能怎么样所谓「核心指标」的定义没有标准答案，我认为衡量的标准是：日常你每天都需要去关注的综合性数据。 举例「如果现在是某一产品付费模块」，可以大致按照如下方式进行梳理： 03 定义核心指标判断标准 前面有提到核心指标描述里面需要包括一项：做好了能怎么样，那这里其实需要为核心指标配套一个判断标准。 常见的定义标准的方法有以下几种，按照自身产品特点选择即可：KPI达标率：如果你的核心指标是KPI指标，那就直接根据KPI达标率来判断即可。

这个应该是最常见的一种方式。竞品对标：如果你能从靠谱渠道搜集到竞品相关数据，那以竞品为参照物进行判断。环比对比：查看环比数据，如果业务走势呈明显周期性，选择一个历史数据较为不错的数据进行对比。

同比对比：查看同比数据，预估每个周期增长多少个百分点，与上一周期数据进行对比，看是否达标。04 完善二三级指标 「核心指标」能帮助我们每天了解业务的全盘情况，但是如果某一天我们发现某一个核心指标发现了异常波动，我们需要去进一步探索原因。所以，这里我们要做的第四步是：根据实际业务需要，进一步完善二三级指标。

具体拆解方式很大决定上取决于产品形态及当前业务关注点，主要可以通过以下几种方法：根据构成拆解比如推广模块的推广成本可以拆解为： 推广成本=渠道1推广成本+渠道2推广成本+渠道3推广成本…根据业务流程拆解根据业务流程，划出具体业务流程的过程指标，比如研究游戏内A道具的付费率情况，可以分为以下几个流程：根据可能影响因素拆分假设流量池稳定，游戏平台付费营收未达到预计水平，可以从以下几个角度增加分类维度： 05 总结 指标建模最大的意义在于最终能够赋能业务成长，所以我更建议由上及下进行拆解：以最终整个产品目的为导向（老板层面关心的问题），再到当前业务核心指标&判断标准（Leader关心的问题），再到二三级指标（执行层面关心的问题）。 同时，最后2条小建议： 选择哪一种指标建模方法不重要，要注意逻辑性，选择一种自己认可的即可； 注意实操性，刚开始精力有限的情况下，不建议建立太多复杂的指标体系，最后反而看得眼花缭乱，抓不到业务重心。 本期内容在这里结束，下篇文章会围绕《常见的数据分析方法》展开，聊一聊常见的数据方法有哪些以及实际在业务场景中如何运用。

《数据分析实战》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《数据分析实战》（［ 日］ 酒卷隆治　里洋平）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接: https://pan.baidu.com/s/14ca382ccVv3ZL49tDWvLGQ
提取码: vkkn   书名：数据分析实战
作者：［ 日］ 酒卷隆治　里洋平
译者：肖　峰
豆瓣评分：7.1
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2017-6
页数：268
内容简介：
本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

环境学博士毕业。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长人类行动日志的分析。现主要从事社交游戏和在线服务的日志分析工作。

里洋平
种子岛出身。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长使用R语言进行数据分析，现主要从事数据分析环境的搭建和数据分析工作。

合著有《数据科学养成读本》（技术评论社）、《R包使用手册》（东京图书）。
译者简介：
肖峰
日本东京工业大学计算机工学博士。曾在日本乐天株式会社乐天技术研究所从事研究工作。

2013年回国后加入新浪，现任新浪个性化推荐团队算法负责人。拥有丰富的数据分析与建模能力。

数据分析的方法有哪些？有什么方法快速掌握么？我是从事物流的。

数据分析需要掌握数据统计软件、还有数据分析工具，例如，柏拉图、直方图、散点图、相关分析、回归分析、ANOVA分析、鱼骨图、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图、XY矩阵等图形。列外，统计分析软件一般有JMP和Minitab以及SPSS，不过SPSS在学校里用得多，Minitab在企业里用处很广泛，主要是Minitab方便，简单，实用。

百度：尚西物流数据分析实战宝典。

数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：1. 数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。2. 数据对比分析数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。

有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。

比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。3. 数据细分分析在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。

常见的拆分方法包括：分时 ：不同时间短数据是否有变化。分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。分地区 ：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

excel 数据分析

excel2003可以点“工具—加载宏—分析工具库”之后工具下就有“数据分析”了。如果你点了加载宏后里边是空的，说明你装的office可能是典型安装，要想使用“数据分析”必须卸载了office，再重新安装，安装过程中选择“完全安装”，装完之后就由“工具—加载宏—分析工具库”了。

大数据分析工具有哪些是免费的？适合小企业和个人用？

大数据分析工具，严格地说，没有免费的。

但像你的数据，可能用wps表格或者excel就能做。

excel正版也是要购买的。

数据分析人员通常所需用用到的excel函数有哪些？

Vlookup、index match ,sumif,sum数组函数。

数据分析高中可以学习吗

数据分析高中可以学,但是可能会涉及到一些专业知识可能需要查阅资料,但是对于具体的学习影响不大。如果在高中学的时候,需要平衡高中其他科目的学习,只要平衡时间,统筹安排,就可以学。