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数据分析的价值/层级（ 1/2）
本质是解决2W2H的问题，即
what（描述）：用数据来描述某个事物
量化（关键指标量化）、对比（基准、参照值）、发现gap值（变化值/差异值/delta值 ） → 报表开发（趋势分析、维度下探、指标拆解 ）
why（解释）：找出哪些因素引发△Y
通过纵向对比（相对历史数据而言），或者横向对比（某个业务群，两个不同用户群某指标表现差异很大）
除此之外，其他与△Y有关的场景：
为什么某个细类拖了整体的后腿？
为什么业务表现低于预期KPI？
为什么业务低于竞争对手？
通常通过指标趋势分析（纵向对比）、维度下钻（横向对比）、指标拆解（公式拆解、路径拆解）的方式，能做好准确的数据异动归因。
比如，通过对业务关注的核心指标进行趋势分析，又可以分为绝对型指标（常见例如GMV、DAU、首单/首充人数等业务核心指标 ）、相对型指标（常见例如 付费率、留存率、客单价等）；
然后选定一个维度进行下钻：
通过时间趋势比较各子维度的样本占比是否在异动时间有明显变化；
通过查看是否存在某个子维度异动的指标趋势与其他子维度明显有差异；
进一步查看该子维度拆解指标的趋势与其他子维度是否有明显差异；依次遍历所有重要维度；
一般，可以得出结论，比如某个子维度的样本占比变化导致，抑或是子维度指标变化异常造成，进一步拆解是某个环节的指标异常造成的。
最终，将上面的结论给到业务去寻求业务解读，一般情况是业务动作或研发bug造成的影响。
下个小节，我们讲解：how（控制），how much（预测）
本质是解决2W2H的问题，即
what（描述）：用数据来描述某个事物
量化（关键指标量化）、对比（基准、参照值）、发现gap值（变化值/差异值/delta值 ） → 报表开发（趋势分析、维度下探、指标拆解 ）
why（解释）：找出哪些因素引发△Y
通过纵向对比（相对历史数据而言），或者横向对比（某个业务群，两个不同用户群某指标表现差异很大）
除此之外，其他与△Y有关的场景：
为什么某个细类拖了整体的后腿？
为什么业务表现低于预期KPI？
为什么业务低于竞争对手？
通常通过指标趋势分析（纵向对比）、维度下钻（横向对比）、指标拆解（公式拆解、路径拆解）的方式，能做好准确的数据异动归因。
比如，通过对业务关注的核心指标进行趋势分析，又可以分为绝对型指标（常见例如GMV、DAU、首单/首充人数等业务核心指标 ）、相对型指标（常见例如 付费率、留存率、客单价等）；
然后选定一个维度进行下钻：
通过时间趋势比较各子维度的样本占比是否在异动时间有明显变化；
通过查看是否存在某个子维度异动的指标趋势与其他子维度明显有差异；
进一步查看该子维度拆解指标的趋势与其他子维度是否有明显差异；依次遍历所有重要维度；
一般，可以得出结论，比如某个子维度的样本占比变化导致，抑或是子维度指标变化异常造成，进一步拆解是某个环节的指标异常造成的。
最终，将上面的结论给到业务去寻求业务解读，一般情况是业务动作或研发bug造成的影响。
下个小节，我们讲解：how（控制），how much（预测）
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提升职场情商的最小必要事件？
做好自己该做的事，别跟别人起冲突，尽量别得罪人，可说可不说的话咱尽量不说
该你干的事情就去干，不该干的事情就别去干
别被别人把你的家事都摸清楚，问你就打哈哈
你的领导的领导，对你的领导比你更清楚，稍微比你的领导勤快一点，服从领导，服从安排，听从指挥
做好自己该做的事，别跟别人起冲突，尽量别得罪人，可说可不说的话咱尽量不说
该你干的事情就去干，不该干的事情就别去干
别被别人把你的家事都摸清楚，问你就打哈哈
你的领导的领导，对你的领导比你更清楚，稍微比你的领导勤快一点，服从领导，服从安排，听从指挥
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到底什么是干货？
所谓干货，就是具备很强指导意义的知识、技巧或建议。
比如做事的方法论，比如平时工作上的小窍门，比如遇到什么情况应该怎么处理的决策机制等等。总之，那些能让你听了突然开窍的东西，就是干货。
所谓干货，就是具备很强指导意义的知识、技巧或建议。
比如做事的方法论，比如平时工作上的小窍门，比如遇到什么情况应该怎么处理的决策机制等等。总之，那些能让你听了突然开窍的东西，就是干货。
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其实不管我们在面试中还是在真的工作职场，我们想脱颖而出，我们想让别人觉得我们很优秀，非常关键的一个核心理论，就是要懂得田忌赛马，这个很重要，不能硬碰硬，因为优秀的人真的太多了。
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职场中，一定要对自己的处境、地位、影响力要有一个的认知。
如果你觉得你的+1阻碍了你的发展，是因为你的+2认为你的+1没问题。
不要去想象你的+2对这个东西不了解，他只是不在乎，你的+2只关心一件事，就是他自己的发展。
如果一个人一定要站出来去承担什么？那一定是因为他自己有利益，或者对自己用，他才会做，他不是因为你。
如果你觉得你的+1阻碍了你的发展，是因为你的+2认为你的+1没问题。
不要去想象你的+2对这个东西不了解，他只是不在乎，你的+2只关心一件事，就是他自己的发展。
如果一个人一定要站出来去承担什么？那一定是因为他自己有利益，或者对自己用，他才会做，他不是因为你。
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学历不好，你面试的时候也一定不能自我否定，一定要表现出特别特别的自信。
虽然说可能我们以前过去有一些经历不是那么出色，但是只要一直不停的努力，就总有一天会发光的。
不要在意一两个人或者一两次面试的失败，他不能对你造成一个根本上的否定，你只要自己不否定自己，一直努力，什么时候都不会晚的。至于第一学历这个事情，我们不得不承认，在高中这个阶段，我们可能确实没有别人努力，但是只要你不放弃自己，在后期弥补就可以了。
如果有的公司他真的就是第一学历不放的话，那也没有办法。只能说我们之间不互相欣赏吧。那你何苦要把自己置身那种境地呢？你要去找到一个欣赏你，你也喜欢的企业里，这样你才能够更高兴的去工作，你的效率以及你的业绩才会有更好的提升。
虽然说可能我们以前过去有一些经历不是那么出色，但是只要一直不停的努力，就总有一天会发光的。
不要在意一两个人或者一两次面试的失败，他不能对你造成一个根本上的否定，你只要自己不否定自己，一直努力，什么时候都不会晚的。至于第一学历这个事情，我们不得不承认，在高中这个阶段，我们可能确实没有别人努力，但是只要你不放弃自己，在后期弥补就可以了。
如果有的公司他真的就是第一学历不放的话，那也没有办法。只能说我们之间不互相欣赏吧。那你何苦要把自己置身那种境地呢？你要去找到一个欣赏你，你也喜欢的企业里，这样你才能够更高兴的去工作，你的效率以及你的业绩才会有更好的提升。
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数据分析三板斧：对比、细分、溯源
1⃣️对比
1.1 横向对比：同一时间点或时间段内的对比两个及两个以上群组之间的差异；
1.2 纵向对比：时间维度上的看数据变化的趋势
2⃣️细分
2.1 维度下钻：本质是横向对比，根据MECE原则对相关维度穷尽
2.2 指标拆解：公式拆解、路径拆解（转化漏斗）
3⃣️溯源
3.1 找相关：行为相关性，宏观因素相关性
3.2 验因果：用ab验证因果
1⃣️对比
1.1 横向对比：同一时间点或时间段内的对比两个及两个以上群组之间的差异；
1.2 纵向对比：时间维度上的看数据变化的趋势
2⃣️细分
2.1 维度下钻：本质是横向对比，根据MECE原则对相关维度穷尽
2.2 指标拆解：公式拆解、路径拆解（转化漏斗）
3⃣️溯源
3.1 找相关：行为相关性，宏观因素相关性
3.2 验因果：用ab验证因果
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数据分析的本质是分析，分析的本质是过程，借助逻辑推理、归纳演绎得出业务的结论与洞察，通常所说的数据分析中数据只不过是开展定量分析的原材料。这里对分析过过程进行一个抽象，得到的流程是：
1. 理解业务问题；
2. 将业务问题转化为数据问题；
3. 对数据问题借助数据分析方法进行解答。
从上述抽象流程中不难发现分析方法是用来解答数据问题的，并未直接用来解答业务问题。如3个步骤都能很好处理，那么解答了数据问题也就解答了业务问题，因此可将数据分析方法视为解决业务问题的工具，进一步往深了说工具通常没有应用行业的局限性，传统行业可以用，互联网也能用，用作分析产品问题可以，用作分析运营问题也同样可行。
1. 理解业务问题；
2. 将业务问题转化为数据问题；
3. 对数据问题借助数据分析方法进行解答。
从上述抽象流程中不难发现分析方法是用来解答数据问题的，并未直接用来解答业务问题。如3个步骤都能很好处理，那么解答了数据问题也就解答了业务问题，因此可将数据分析方法视为解决业务问题的工具，进一步往深了说工具通常没有应用行业的局限性，传统行业可以用，互联网也能用，用作分析产品问题可以，用作分析运营问题也同样可行。
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