探索数据的四种常见分析方法：了解统计学、机器学习、数据挖掘和可视化

探索数据的四种常见分析方法:了解统计学、机器学习、数据挖掘和可视化。

1. 了解统计学:了解业务分析与数据分析的关系

市场研究家杰克·麦德维尔和作者认为,市场研究与数据分析的关系是很多人,甚至很多商业公司都会忽略的。但是市场研究者们却从产品的不同阶段开始了解客户。在实际工作中,我们可以做的更好的是,了解客户的需求。

以我们的市场营销为例,在公司招聘需求分析员的第一步是了解公司的业务结构和业务场景。

2. 机器学习:了解数据结构的原理

这是在我们了解业务增长的早期阶段需要了解的。毕竟我们的产品都是通过数据来驱动的。

首先,数据分析师要做的是了解行业内的其他问题,如何提升公司的客户流失率。为了应对问题,我们需要对自身和行业情况做一些改变。

其次,就是做好在现有业务中的一些假设,比如行业的竞争对手如何做,哪些点做得不好。在我们了解了自己的业务和行业情况后,我们就需要做出调整。

3. 可视化:了解数据的逻辑

可视化也有其特定的含义,它不仅仅是解释事物的重要性,也是理解事物的重要技能。

这里有个很有意思的事情。通常情况下,我们需要找到能够被客户理解并且可以被数据管理者理解的数据结构。

4. 故事背景:角色

在介绍产品时,我们需要谈论一个实际案例,但这是真的。

从这个角度来看,小僧以为,这个场景中的“角色”就像是是这个产品的故事。

我们现在明白了“品牌”,“市场”,“用户”三个要素,了解它们之后,我们才知道怎么去规划产品。

这时候我们需要思考的是,这个产品有哪些角色。

而具体到我们的产品,可以是谁,能解决什么问题,做什么产品,都应该由一个个具体的案例来解释。

5. 从用户的角度出发,建立角色地图

用户和产品之间是一个信息交互的整体,因此我们要做好的是,我们应该先看到这个产品给我们带来的好处,但是,我们不能盲目的认为用户和产品之间就一定是一个信息交互的整体。

通常,我们认为客户是上帝,我能得到什么。

但实际上,客户往往不是上帝。