數據分析師是怎麼使用統計數據的?

2020-12-15 騰訊網

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我們開門見山，這是數據分析師使用統計數據的7種方式——

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1.設計和解釋實驗以指導產品決策

觀察：廣告變體A的點擊率比變體B高5％。

數據分析師可以幫助確定這種差異是否足夠顯著，以致需要引起更多的關注，關注和投資。

它們可以幫助你了解實驗結果，這在你測量多個指標，運行相互影響的實驗或結果中發生某些Simpson悖論時特別有用。

假設你是一家全國性的零售商，並且你正在嘗試測試新的營銷活動的效果。數據分析師可以幫助你確定應分配給實驗組的存儲，以在實驗組和對照組之間取得良好的平衡，應分配給實驗組的樣本量以獲得清晰的結果，以及如何進行研究支出儘可能少的錢。

使用的統計數據：實驗設計，頻率統計（假設檢驗和置信區間）

2.建立預測信號而非噪聲的模型

觀察：12月的銷售額增長了5％。

數據分析師可以告訴你可能的原因，為什麼銷量增長了5％。數據分析師可以幫助你了解推動銷售的因素，下個月的銷售情況以及需要注意的潛在趨勢。

請參閱什麼是過度擬合的直觀解釋，尤其是對於少量樣本集？過度擬合實際上是在做什麼？高R ，低標準誤差的過高承諾如何發生？了解為什麼僅適合信號這一點很重要。

使用的統計數據：回歸，分類，時間序列分析，因果分析

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3.將大數據變成全局

觀察：一些顧客只購買健康食品，而另一些顧客僅在有銷售時才購買。

任何人都可以觀察到該企業有100,000個客戶在你的雜貨店購買10,000個項目。

數據分析師可以幫助你標記每個客戶，將他們與相似的客戶分組，並了解他們的購買習慣。這樣一來，你便可以查看業務發展如何影響特定人群，而不必整體看待每個人或單獨看待每個人。

鄧恩比（Dunhumby）將雜貨店購物者分為以下幾個組：「預算購物者」，「最精打細算」，「以家庭為中心」，「觀看腰圍」和「揮霍與保存」 。

使用的統計信息：聚類，降維，潛在變量分析。

4.了解用戶的參與度，保留率，轉化率和潛在客戶

觀察：很多人都在註冊我們的網站，而且再也沒有回來。

為什麼你的客戶從你的網站上購買商品？你如何保持客戶回頭客？為什麼用戶退出你的渠道？他們什麼時候出來？你公司最喜歡哪種電子郵件來吸引用戶？參與，活動或成功的一些主要指標是什麼？有哪些好的銷售線索？

使用的統計數據：回歸，因果分析，潛在變量分析，調查設計

5.給用戶他們想要的東西

給定用戶（客戶，客戶，用戶）及其與公司項目（廣告，商品，電影）之間的互動（點擊，購買，評級）的矩陣，你能否建議用戶接下來要購買哪些項目？

使用的統計信息：預測建模，潛在變量分析，降維，協作過濾，聚類

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6.智能估算

觀察：我們有一面橫幅，其印象數為100，點擊次數為0。

0％可以很好地估算點擊率嗎？

數據分析師可以結合數據，全局數據和先驗知識來獲得理想的估計值，告訴你該估計值的屬性，並總結該估計值的含義。

使用的統計數據：貝葉斯數據分析

7.用數據講故事

數據分析師在公司中的角色是充當數據與公司之間的大使。溝通是關鍵，並且數據分析師必須能夠以公司可以使用的方式解釋他們的見解，而又不犧牲數據的保真度。

數據分析師不僅簡單地總結了數字，還解釋了數字為何如此重要以及從中可以得到哪些可行的見解。

數據分析師是公司的講故事者，負責傳達數據的含義及其對公司的重要性。

前六點的成功可以衡量和量化，但是這一點不能。我想說這個角色是最重要的。

使用的統計信息：呈現和交流數據，數據可視化

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