快速提升數(shù)據(jù)分析能力的方法有哪些
發(fā)布時間：2023-03-24 17:05:01
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來源：武漢武漢IT認證培訓中心
項目經理要對項目作出做出相應的決策，通過實際分析案例不斷發(fā)現(xiàn)自己的不足和優(yōu)勢，從而完善自己的數(shù)據(jù)分析知識體系，而做出準確的決策的前提條件就是對項目各數(shù)據(jù)有充分了解與分析，數(shù)據(jù)分析作為解決問題的工具和方法，對項目經理來說是非常重要的能力，那么快速提升數(shù)據(jù)分析能力的方法有哪些？
快速提升數(shù)據(jù)分析能力的方法有哪些
需求來源于業(yè)務，業(yè)務產生數(shù)據(jù)，只有對自己負責的項目業(yè)務了然于心才能更好的開啟數(shù)據(jù)分析工作。對業(yè)務熟悉也是開展數(shù)據(jù)分析的前提條件，只有了解業(yè)務，才能確定需求。
了解業(yè)務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業(yè)的報告進行了解。同時也應該知道業(yè)務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標準、項目交付物等具體的內容。
招數(shù)2：打牢基礎，數(shù)據(jù)分析基礎知識要掌握
企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析會用到算法模型，因為業(yè)務方希望先對基于數(shù)據(jù)進行商業(yè)洞察，設計商業(yè)策略，快速落地與迭代。當商業(yè)模型很大的時候，就要開始構建自己實際業(yè)務算法模型，考慮更多維度，更多指標來判斷與發(fā)現(xiàn)商業(yè)機會點，管理和優(yōu)化項目。所以這就要求項目經理要掌握和了解常用算法，據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)分析師的國際要求，數(shù)據(jù)分析師需要掌握至少50個算法模型以及數(shù)據(jù)分析具體流程。
招數(shù)3：數(shù)據(jù)敏感，提升解讀能力
對數(shù)據(jù)保持敏感度，可以幫助PM從龐大的業(yè)務數(shù)據(jù)中找到關鍵數(shù)據(jù)。很多時候，項目經理是從數(shù)據(jù)指標的構建來調優(yōu)模型，找準關鍵數(shù)據(jù)能夠有效提升模型優(yōu)化效率。
另外，模型體現(xiàn)的是人對業(yè)務的思考的結構化沉淀。除了提升數(shù)據(jù)敏感度外，還要提高數(shù)據(jù)解讀能力。這就需要整理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)列表，數(shù)據(jù)探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數(shù)據(jù)的探索需要對數(shù)據(jù)來源、設備信息、位置數(shù)據(jù)進行了解。
數(shù)據(jù)探索的基礎上，項目經理要形成對數(shù)采集、抽取需求，數(shù)據(jù)抽取建議以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數(shù)據(jù)統(tǒng)一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能體現(xiàn)業(yè)務指標，指標體系通常圍繞業(yè)務的KPI來進行構建和拆解。
構建模型的時候，要明確要使用哪些數(shù)據(jù)指標，明確每個數(shù)據(jù)指標的定義，之后可以在數(shù)據(jù)庫中清洗相應的數(shù)據(jù)指標。有時候也會對進入算法的數(shù)據(jù)指標進行相應的預處理，例如：歸一化處理，相關性分析，刪除一些高相關性變量；對缺失的數(shù)據(jù)記錄進行處理等。
招數(shù)5：學會工具，做好數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
提取數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)的處理方式根據(jù)數(shù)據(jù)量、業(yè)務場景會有不同的方式，不同的數(shù)據(jù)體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數(shù)據(jù)（小于10w），可以直接使用Excel進行。中等數(shù)據(jù)（小于100w），可以使用mysql數(shù)據(jù)庫進行相關的處理計算。大量數(shù)據(jù)，可以使用python進行文本處理。考慮到大多的項目經理無代碼基礎，使用直接使用datahoop智能分析平臺，直接拖拽式，一分鐘上手分析項目。
好的數(shù)據(jù)分析在解決客戶業(yè)務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)就需要重視報告、規(guī)則、模型、流程以及數(shù)據(jù)接口。數(shù)據(jù)呈現(xiàn)就像是射門前的臨門一腳，必不可少，務必重視！
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