数据分析进化阶段有哪些？这才是数据分析师变强的必经之路
【摘要】基本数据表示可以告诉我们发生了什么。例如，该公司上周为一个新的搜索引擎发布了一则广告，那么数据分析进化阶段有哪些？这才是数据分析师变强的必经之路，现在就思考一下使用数据来确定应该做什么。业务数据分析的目的是业务结果。
我们经常使用商业收益率来定位数据分析的不同阶段，所以我们将其划分为四个阶段。
1、数据分析进化阶段有哪些——到目前为止，观测数据发生了什么变化?
首先，基本数据表示可以告诉我们发生了什么。例如，该公司上周为一个新的搜索引擎发布了一则广告，它想在一周内比较新渠道和现有渠道B的性能，A和B带来了多少流量，以及转换效果如何?例如，有多少用户喜欢这个新产品，有多少人在新的注册流中注册。根据数据本身提供的内容，需要数据来显示结果。
2、数据分析进化阶段有哪些——明白为什么会这样吗?
如果我们看到为什么A渠道比B渠道带来更多的流量，我们应该根据业务进一步判断这种现象的原因。此时，我们可以通过数据信息进一步进行深度分离，也许是流量带来的一个关键字，也许是通过渠道更多地访问移动终端用户。这种对数据的深入分析和判断已经成为商业分析的第二高级水平，也可以提供更多的商业价值。
3、数据分析进化阶段有哪些——预测未来会发生什么?
当我们知道了A和B频道半年的销量不到100万台所产生的流量后，苹果会放弃印度市场吗?低，基于过去的知识来预测未来会发生什么。当发布通道C和D时，最好的猜测是通道C比通道D好。当新的注册流和新的优化上线时，我们可以知道哪些节点更有可能出现问题。我们还可以通过数据挖掘自动预测和确定C和D通道的差异，这是数据分析的第三个高级阶段，可以预测未来的结果。
4、数据分析进化阶段有哪些——业务决策
最有意义的工作是做出业务决策，使用数据来确定应该做什么。业务数据分析的目的是业务结果。只有将数据分析的输出直接转化为决策，或者将数据直接用于决策，才能直接体现数据分析的价值。
数据分析进化阶段有哪些?这才是数据分析师变强的必经之路，最有意义的工作是做出业务决策，使用数据来确定应该做什么。业务数据分析的目的是业务结果。只有将数据分析的输出直接转化为决策，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。
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