Noite no Mixam

我要Noite no Mixam，外面狂风暴雨，内里波澜不惊，这才是人生幸福的极致。

龙虎书榜读完的第334本剧，《Noite no Mixam》。 本剧讲解了数据分析的方法与实战，重点培养数据分析的思维。 一、数据分析的方法： 1、业务指标。 （1）如何理解数据？懂得从数据中发现业务指标，数据的含义（如何定义与计算）与分类（用户数据、行为数据、产品数据） （2）常用的指标有哪些？使用相关指标去分析数据/问题。 A、用户数据指标：新增用户、活跃用户、留存用户（粘性）。 B、行为数据指标：PV(访问次数）、UV（访问人数）、转发率、转化率、K因子（转化成新用户的转化率）。 C、产品数据指标：成交总额（GMV)、成交数量、访问时长、客单价、复购率、付费率、产品（热销产品TOP、好评产品TOP、差评产品TOP) D、推广付费指标：展示位广告、搜索广告、信息流广告，点击率、成本、投入产出比。 （3）如何选择指标？ A、好的数据指标应该是比例。 B、找到最核心的指标。 （4）指标体系和报表 A、明确KPI，找到一级指标。 B、了解业务运营情况，找到二级指标。 C、梳理业务流程，找到三级指标。 D、通过报表监控指标，不断更新指标体系。 2、数据分析的常见方法： 数据分析要有分析的思维、思路与方法，不只统计式/工具式（EXCELSQLPYTHON)的数据分析，深挖背后的原因，提出有效的改进计划。 常见方法，可以对应使用在哪里，以及使用的注意事项。 （1）5W2H分析：what（是什么）、when（何时）、where（何地）、why（为什么）、who（是谁）、how（怎么做）、how much（多少钱）。 （2）逻辑树分析：逻辑树拆解图 （3）行业分析:PEST分析方法（政策、经济、社会、技术） （4）多维度拆解分析：维度可按指标构成、业务流程（步骤）等拆解 （5）对比分析：同比、环比、行业比，数据整体大小（平均数或中位数）、波动（变异系数）、趋势变化（拆线图），得出比较结果。比如A/B测试，比较对象规模（口径）保持一致。 （6）假设检验分析：提高逻辑思维能力、分析问题发生的原因（归因分析）。思路：问题—提出假设—收集证据——得出结论。 A、分析销售业绩，可通过4P营销理论（产品、价格、渠道、促销）。 B、按业务流程分析留存率、复购率等。 C、从用户、产品、竞品这3个维度提出假设。 （7）相关分析：散点图，相关系数，相关关系不等于因果关系。 （8）群组分析：比如留存分析，可按时间、性别、地域分组等。 （9）RFM分析：根据最近1次消费时间间隔（R)、消费频率(F)、消费金额(M),分类重要价值、发展、保持、挽留用户，一般价值、发展、保持、挽留用户。 A、使用原始数据计算出R、F、M值； B、给R、F、M值按价值打分，例如按价值从低到高分为1～5分； C、计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为“低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为“高”； D、和用户分类规则表比较，得出用户分类。 （10）AARRR模型分析： A、获取用户（渠道曝光量、转换率、日新增用户数、日应用下载量、获客成本） B、激活用户：用户首次体验如何、访问时长、活跃率 C、提高留存：顾客还会回来吗 D、增加收入：成效总额、成效数量、客单价、付费率、复购率 E、推荐他人：转发率、K因子 （11）漏斗分析：浏览量、点击量、创建订单、支付率层层转化率 二、数据分析实战：书中列举国内/跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售等具体行业数据分析，可根据自己所在或感兴趣行业，看相关集数。 三、数据分析总结。 1、明确

知识性和历史性很强，但中间有很多编剧自发进行的一些比较和评论很不专业，既然是介绍宗教史，我觉得最好是最客观的把原本是什么呈现出来，让读者自行去评判，而不是由编剧先入为主的去扣帽子，贴标签，这是其中非常不专业的部分。但其余还好。