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数据分析: 企业贤内助 - Coggle Diagram

- - - - 企业的现状和问题是什么
      - 问题为什么会产生
      - 企业该怎么办
    - - 对比要可比
      - 差异要显著：显著性检验（T检验、方差分析）
      - 描述要全面
    - - 速度和成本：速度越快、成本越低，则效度越高
    - - 能用图表就不用数据
      - 能用图片就不用文字
      - 能用动态呈现就不用静态展示
  - - - 为什么要分析？需要解决什么问题？
      - 分析对象是谁？
      - 选择多大的空间范围？
      - 覆盖多长的时间范围？
      - 考虑哪些内容？
      - 怎么实现？使用什么方法模型
      - 需要多少投入？
    - - 明确分析思路，设计方案（下单）
        
        5W2H
        
        研究目的（why）
        
        项目周期（when）
        
        调查地点（where）
        
        研究对象和项目组成员（who）
        
        研究内容（what）
        
        数据采集方法与调研方法（how）
        
        项目报价（how much）
        
        1234原则
        
        一个假设
        
        假设为讲演稿来准备（试讲），不要把研究方案当成写计划书
        
        两个要求
        
        理论要上天：KANO模型、PSM模型
        
        经验要入地：了解用户需求，描述客户相关的信息
        
        三个问题
        
        客户需要什么样的信息？
        
        客户为什么需要这样的信息？
        
        客户用这些信息做什么？
        
        四个想象
        
        想象自己是行业专家，为用户提供哪些建议？
        
        想象自己亲自执行操作，设计有哪些不足？
        
        想象自己撰写报告，方案有哪些不足？
        
        想象自己使用报告结果，客户使用功能了报告中哪些内容？具体是用在哪里？怎么使用？会觉得有哪些不足？
        
        六特性：目的性、系统性、科学性、真实性、时效性、经济性
      - 数据采集（备料）
        
        数据采集（备料）
        
        概率性：有抽样设计
        
        分散性：针对不同来源设置不同的采集方法和问卷设计
        
        再创性：对采集到的的数据深入的分析和解读
        
        时效性：有项目周期
        
        二手数据采集
        
        价值
        
        为实地考察创建条件
        
        为企业发展决策提供依据
        
        用于企业的经常性研究工作
        
        查找
        
        使用企业内部资料
        
        使用功能企业外部资料（中国统计网）
        
        使用
        
        使用功能5W2H评估匹配度
        
        一手数据
        
        调查方法
        
        实验法、访问法、观察法
        
        抽样设计
        
        抽样的优缺点
        
        抽样技术的选择
        
        样本量的确定
        
        问卷设计
        
        问卷问什么：结合目的和内容
        
        问卷如何展示：基本架构、问题类型
        
        问卷设计的七原则：简单易懂、已接受、测试点单一、避免倾向性或诱导性、选项穷举且独立、问题表述具体化
      - 数据处理（切配）
        
        数据录入
        
        录入结构
        
        数据编码
        
        多选题：二分法与分类法
        
        开放题：录入->去重->归类与编码->两次vlookup
        
        数据清洗
        
        去重
        
        改缺：回访填充、删除、保留、统计值填充
        
        纠错
        
        逻辑错误
        
        非逻辑错误
        
        数据加工
        
        数据抽取：分列或字段合并、字段匹配
        
        数据排序与分组
        
        数据描述
        
        集中趋势：均值、中位数、众数
        
        离散趋势：极差、方差、标准差
        
        频数分布：frequency、sum、count
        
        交叉分析：sumproduct+countif
      - 数据分析（烹饪）
        
        分析目的
        
        提供战略、投资、营销决策提供依据
        
        分析思路
        
        时间维度和空间维度梳理
        
        分析方法
        
        基础分析方法：对比、分类、相关、分布
        
        衍生分析方法
        
        分析应用
        
        战略分析
        
        分析内容
        
        宏观环境：PEST分析
        
        市场特征：规模、生命周期等
        
        竞争态势
        
        与谁竞争：波特五力
        
        竞争地位：兰查斯特
        
        竞争实力：竞争要素
        
        分析方法：矩阵分析、层次分析
        
        投资分析
        
        分析内容
        
        预测分析
        
        项目收益分析
        
        项目风险分析
        
        分析方法
        
        针对预测
        
        定性：类比、德尔菲法
        
        定量：回归、季节分解法
        
        针对效益
        
        编制现金流量表
        
        计算经济评价指标
        
        针对风险
        
        风险是谁：盈亏平衡分析
        
        影响程度：敏感性分析
        
        发生可能新：概率分析
        
        经营分析
        
        分析内容
        
        对谁营销：用户行为
        
        开展什么：4P营销组合
        
        效果如何：营销效果评估
        
        分析方法
        
        针对用户行为：聚类
        
        针对4P营销
        
        Product：KANO模型
        
        Price：PSM模型
        
        Promotion：品牌知觉图
        
        Place：定标比超
        
        针对营销效果评估
        
        用户满意度：方差对应分析
        
        品牌资产诊断：漏斗分析
        
        广告效果评估：AIDA模型
      - 图标展示（打荷）
        
        明确要表达的信息
        
        选择图标类型
        
        了解图表类型
        
        数据类型图表：基本图标（10个）、衍生图标（8个）
        
        非数据类图表（6个）
        
        区分图标类型
        
        分类关系：单重分类（4个）、多重分类（2个）
        
        对比关系：一维对比（7个）、多维对比（6个）
        
        相关关系：散点图、瀑布图
        
        分布关系：直方图、正态分布图
        
        指定选定的图表
        
        确定有效的表达：完整、真实、清晰、明确、生动
      - 报告撰写
        
        报告的准备
        
        明确难题/设计方案/数据收集处理分析/图标呈现
        
        报告的种类与各类区别
        
        种类：描述类、因果类、预测类、咨询类
        
        区别：研究目的、所回答的问题、应用领域
        
        报告的结构
        
        标题、目录、背景、项目说明、分析思路、结论建议、分析主体、附录
        
        撰写报告的注意事项
        
        数据可靠、界定严谨
        
        用词准确、论证合理
        
        概念一致、标准统一
        
        直观呈现、通俗易懂
        
        结论准确、建议合理
    - - SPSS、Access、SAS、Matlab、Excel、Tableau、SQL、Python……
    - - 描述、因果、预测、咨询