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!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。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。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:前言概述
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: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。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。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。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。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。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。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。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。
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。
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本文系作者:
行走的大雄
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
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