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用Excel、SQL、Python做資料分析有何不同?

在面試和工作中經常會遇到這種活動效果評估類的問題:

老闆:讓你評估近期活動的效果,活動效果怎麼樣?

面試:如果讓你來評估這次活動效果,你會怎麼分析?

那麼到底該如何評估活動效果,總結活動的優劣勢呢?

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90%的人都會踩的雷區

推廣管道的曝光量增加了30%

落地頁面點選率70%

活動期間有6萬使用者參與

……(此處省略各種名額)

這些統統不是結論,隻是分析過程。如果沒有結論,直接甩這些過程名額,很容易遭遇業務方反問:“是以呢?你分析了啥?結論是什麼!”最後被搞得無言以對。

用Excel、SQL、Python做資料分析有何不同?

首先牢記,所有以評估/評價/判斷作為動詞的問題,答案隻有一種:好or壞?

比如,如何評價該活動?

活動很好,可以繼續。

活動不好,不能做。

活動不好不壞,雞肋。

活動沒有任何改變,做了也白做。

以上才是評估類分析的核心結論,其他的都是廢話。

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活動評估的關鍵

活動評估,首先要得出好/壞評價,然後用分析結果指導下次活動。如果活動評價是好,還能不能做?還能做多少次?如果活動評價不好,看差在哪裡?能否調整?

聽起來簡單,實際上營運經常幹的是:

稀裡糊塗:老闆讓做我就做,為啥?咱也不知道,咱也不敢問。

傻頭傻腦:我就是要做拉新,拉就完了奧力給!

投機取巧:反正别人就是這麼幹的,幹就完了。

渾水摸魚:這是改變使用者心智資源,資料豈能衡量!

總之,十個營運裡最多有倆個,能準确說清楚現狀和目标。這時候就需要資料分析師自己有獨立的判斷能力。能分析業務邏輯、梳理業務過程,才能得出客觀結論。

資料分析師常見的情況是:

在做資料彙報時,我們算出了名額漲了or跌了,給出了結論活動目标達成or未達成。但是,是什麼原因讓名額産生這樣的變化?很多人往往無法給出确切的回答。

要精準透徹地分析整個活動,首先要了解活動的具體情況、整個鍊路以及詳細的資料情況?這時候就需要對資料進行深入挖掘了~

如何通過對資料的挖掘,做出有效的評估結果?怎麼梳理流程?沒有好的思路架構?

這些看似複雜的事情,隻要選對了方法模型,比“三步把大象裝進冰箱裡”還簡單!

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