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    一切行为都可以数据化,数据不代表真相,数据之间的逻辑关系才是真相。

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      职场人,如何具有解决问题的能力?

      我有 3 个理由强烈推荐你看这本书:理由 1:这本书可以帮助你解决 90% 的工作中遇到的问题。面对工作,你是否经常遇到这样的问题手里拿了一堆数据,却不知道怎么去利用;业务部门不满意,总觉得你分析得不深入;准备面试或找到新工作后,不知道如何快速掌握该行业的业务知识。这本书本书可以帮助职场的你解决以上问题,具备数据分析的能力。理由 2:这本书可以让你升职加薪。研究显示,有数据分析能力的人工资比一般人多 30%,而没有数据分析能力的人失业率是一般人的 2 倍。这本书包括两大部分来让你具备数据分析能力。第一部分是 “方法”,系统介绍了指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题。第二部分是 “实战”,分享了 12 大行业的案例。理由 3:这本书可以让你抓住这个时代的红利。数据分析已经是大数据、人工智能时代的通用能力,这本书结合日常生活中的故事,真正做到了通俗易懂。看完这本书让你抓住这个时代的红利。

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        通过数据分析,提升数据意识

        很幸运遇到猴子老师的这本《数据分析思维》。之前被说到缺乏数据意识,书里详细介绍了案例分析的方法,之前在互联网金融公司工作了两年对里面相关的案例还算比较熟悉,可能是之前没有系统的学习数据分析思维,不知道从哪里着手,通过这本书发现原来这就是数据分析,没有想象中的那么高深 ,有意识的培养和锻炼都可以做到。以后会考虑财务分析方面的工作,其实日常工作中分析的工作也都在做 但离具体转化为生产力提高工作效率还有一定的距离,加油吧!

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          实际的数据

          用数据的方法,细致的分析各行业的效率

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            好书!读第一遍时候觉得还不错,有理论有实战,收获了很多数据分析的工具,比如:5W2H 分析法、逻辑树分析法、行业分析法、多维度拆解分析方法、对比分析法、假设检验分析法、相关分析法、群组分析法、RFM 分析法、AARRR 模型、漏斗分析法。顿时感觉能上手做数据分析了,而且建立了自己的数据分析工具箱。第 3 章讲的用数据分析解决问题非常实用,数据分析思维不就是用数据分析的方法解决实际问题嘛!读完后就变成了工具书。期待出第二版,继续延展数据分析思维。

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              用数据找到解决问题的办法

              最早接触数据分析是上大学的时候参加数学建模比赛,三个人用三天的时间集中在一个地方通过查找资料,分析问题,建立模型,到成文交稿,当时三个人分工大致可以分为 1 人主要负责数学建模软件的应用,做数据分析,1 人负责写论文,1 人负责分析问题,找到总体的解决思路。那时虽然也能在最后期限交稿,但成就感不高。现在明白原因其实是自己没有找到最合适的模型并且用数据来验证。大多是套用资料里面的公式简单做了一些分析和文字型的叙述。通过阅读《数据分析思维:分析方法和业务知识》,对于用数据分析来找到原因,并且给出解决方案有了更加实实在在的直观印象,感受到通过数据来解决问题的魅力,觉得特别有意思。本书分两个部分。第一个部分讲数据分析可能用到的专业术语,让读者对于后面用到词语不至于很陌生,再分别用是什么,怎么用,有什么注意事项来介绍 5W2H 分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、 群组分析方法、RFM 分析方法、AARRR 模型分析方法、漏斗分析方法共 12 种方法,每一种都非常具体的举例子说明,然后介绍数据分析解决问题的三个步骤,明确问题,分析原因,提出建议。最后介绍如何通过数据分析的方法来解决 12 种不同场景的问题。简单高效并且让人印象深刻,能够不断保持好奇心的去期待最终找到问题并且提出建议的那完美时刻。同样也给我解决生活中的问题很多启示!

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                受用最大的就是 “用数据分析解决问题” 这一章了。三板斧:明确问题、分析原因、提出建议。get 了数据分析思维的 “套路”。推荐!

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                  方法+实操开始上手多种行业数据分析

                  不管什么工作都是有固定模式的,深入了解以后会发现按照行业流程梳理,发现堵点 -> 疏通堵点,而数据分析就是让你掌握快速找到堵点并分析可能的解决方案。猴子出品方法 + 实战,挖掘行业模式、指标加上案例分析,让新手快速上手陌生行业数据分析实操技巧。

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                    书中的「知识地图」真是太有用了!真是数据分析者的福音。有理论有实践,活学活用。

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                      业务指标这一节太实用了,数据分析的基础之一就是分析数据指标。找关键指标、建立数据指标体系,从指标到报表,完整的数据分析闭环,不错的方法论。

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                        这书的行为非常的结构化,读起来一气呵成。尤其是第二篇,十几个行业的案例,受用!

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                          数据分析师好的学习教材

                          本书很适合数据分析从业人员,1、基础方面:从数据的指标,指标体系的搭建,常用分析方法的详细介绍,2、实际业务场景方面:最好的内容是各种分析方法的适用场景,即有常见业务可用什么样的分析方法,及问题如果进行下探式分析找问题原因及策略的提出,3、还有各行业的实际案例分析详细介绍,可从实际案例分析中学习,比较有 sence 非常推荐数据分析从业人员认真研读

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                            同事推荐的,看完后,真的用到了数据分析思维解决了工作里的业务问题

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                              其中 “北极星指标” 对自己有启发。定义:衡量一家组织(企业,家庭)或个人职业的核心指标。解释:得到的北极星指标是付费率,用付费率来衡量知识产品的用户满意度,超级用户的规模,地理范围。用罗胖的话说就是终身学习领域的 “无提示第一提及率”,这一点已被自己验证了,前几天在微信朋友圈分享,原话是 “若你也是一名终身学习者,欢迎来得到做我 “同桌”,还附上一张自己的得到学号二维码。应用:自己之前是一名软件工程师,北极星指标是能根据项目需求高效的写出高质量代码。现在是一名推理(社会派方向)创作者,北极星指标是小说被影视改编概率最大化 —— 以满足关键因果链的 “影响力” 最大化,最终做到中国推理无提示第一提及率。学习数据分析工具后再来细读并应用。

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                                数据化时代需要数据思维

                                可量化是满足我们控制欲非常好的方式。虽然真实世界很复杂,但多一个维度去认知,总比浑浑噩噩的好。

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                                  很好的数据分析实操指南

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                                      本书分为两篇:第一篇为 “方法”,介绍了指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题;第二篇为 “实战”,介绍如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题。“实战” 篇讲解了不同行业的业务知识,以及如何用数据分析解决问题的案例,每一章都从业务模式、业务指标、案例分析三个方面展开。

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                                        实用的业务数据分析入门科普

                                        同事推荐下学习了这本数据分析的科普入门读物。对数据分析的基本方法论有比较实用的介绍,同时在后面第二部分还有不同行业的案例分析。方法论部分分三大板块,一是结合数据来解释业务指标,包括常用业务指标的介绍,业务指标的选择以及对应的指标体系和报表。其中印象深刻的是对于 app 的业务指标体系,包括获客和活客,比如新增客户数,留存客户数,活跃客户数等。二是介绍了常用的数据分析方法,包括 AARRR 模型,漏斗分析,行业分析,对比分析等。三是用数据分析解决问题的方法,包括明确问题,分析原因和提出建议。

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                                          用数据解决问题的思路

                                          光看一个数字只能浮于其表面,先明确问题(我的问题到底是什么,定义问题)、到分析问题(多维度拆解,5 个 why,多问为什么,方法可以是提问、假设、整理结论的方法)、最后提出建议(运用归因分析方法),这是一套结构化解决问题的框架。

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