本文探讨了如何使用数据分析解决电商行业中遇到的问题，从明确问题、分析原因到提出建议。涉及业务指标如新老用户比例、复购率、支付转化率等，并通过案例分析了国内电商与跨境电商的业务模式和关键指标。文中提到了数据分析方法，如多维度拆解、假设检验和RFM分析，用于提升业务理解和决策效率。
↑ 点击上方 “可乐的数据分析之路” 关注 + 星标 ~
大概率每天早8点25更新 
这是精读系列的第3篇文章
哈喽，大家好，我是可乐，今天是精读《数据分析思维：分析方法和业务知识》的第三篇文章，对应这本书的第345章，主要讲用数据分析解决问题的流程以及两个实战案例：国内和跨境电商行业的业务知识、指标和案例。
前两篇精读如下：
精读1：总说业务，到底业务常用的指标有哪些
精读2：11种数据分析方法，别再说你不会了
01
用数据分析解决问题
这一章的内容实际上是告诉我们要将前一章单独的分析方法结合起来运用。
明确问题
通过观察现象，把问题定义清楚，要明确数据来源和准确性，通常可以从时间、地点和数据来源上进行确认。
其次对业务指标进行充分的理解，包括指标和含义
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
858
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
