咨询数据分析入门

咨询数据分析艺术：从问题定义到Excel技巧
最新推荐文章于 2024-04-28 06:46:14 发布
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咨询数据分析VS数据分析

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咨询领域的数据分析

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1. 确认目标，澄清问题，定义指标

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充分理解客户的诉求，然后用数据层面的指标呈现问题

income statement
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字不如表，表不如图
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整个行业怎么样
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2. 构建框架/拆解指标/比较分析

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数据分析要抓大放小，比如利息收入，可以先不考虑

纵向对比

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如果能降低三类成本（接近90%），净利率会上升

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横向对比

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销售费用过高

3. 循环递进/直抵问题本质

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细化颗粒度分析：中低端毛利率过低

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4. 定性分析/形成结论

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总结

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咨询数据分析工具&技巧

1. 咨询Excel制作要求&标准

统一要求

  1. 不要用网格线
  2. 尽量少使用边框（仅个别地方能使用横边框）
  3. 不要合并单元格
  4. 除了直接引用的数据，都用公式计算
  5. 计算公式力求简单，复杂的分多步逐行进行
  6. 不要隐藏行，列
  7. 标题，重点计算结果可以用底色highlight

2. 常用快捷键&函数

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ctrl+E: 智能填充
eg. 一季度xxx元=》转换成2个单元格，一个季度，一个金额

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3. 数据透视表

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医疗平台在线咨询文本分析——爬取数据（一）
qq_33773885的博客
07-08 4365
一、分析目的 受这次疫情的影响，互联网医疗必然是未来发展的一个趋势，借用某在线医疗平台了解用户在线咨询的情况： 一是用户在线咨询的问诊量变化情况； 二是了解用户哪些疾病选择在线咨询较多、希望获得帮助是什么、愿意支付费用是多少等。 本篇主要目的是爬取医疗平台在线咨询数据及问诊量可视化展示。 二、分析步骤及思路 三、爬取数据 爬虫第一步到第四步代码如下： import requests from bs4 import BeautifulSoup import time start=time.time() he
数据分析专家能力模型
chensq_yinhai的博客
04-23 1168
二是如何更有趣的沟通。懂分析也分为三个层级，最高的等级是懂的如何进行系统性全面性的思考，麦肯锡有一个很有名的MECE原则，便是提倡建立一个“相互独立，完全穷尽”的思考框架，能够用逻辑树，对核心问题进行解构，排序优先顺序，并针对核心议题进行分析和建议。如果一个数据分析师的技术能力达到了第三层境界，那么对他来说，不仅仅可以成为一名数据分析专家，未来多了很多职业发展的可能，可以往数据架构，数据治理，数据产品，数字化负责人等岗位走，当然也可以考虑很多企业行业，甚至咨询公司，金融企业相关的数据管理岗位。
咨询顾问的数据分析技能
Robin_Pi的博客
04-09 1090
咨询的数据分析
【长期更新】咨询分析中的n个真实数据处理场景
weixin_39676904的博客
12-28 806
在咨询分析中，数据分析是重要的工具。 但咨询中数据分析的特点是数据获取较为复杂，反而，数据处理较为简单和机械。 人们有时会倾向于在excel里完成任务，但是这可能会导致效率低下；反之，过分信赖python也并非是效率利器，因为有些基础的分析完全可以在excel中完成并保存。 本文是对打工中基础数据处理和分析的记录和总结，不涉及爬虫、机器学习等内容。 场景1：根据末尾字符分类+遍历筛选+汇总 场景描述：需要对河南省2000-2019年县、县级市和市辖区的人均GDP做统计和比较。 如果用exc.
顶级咨询公司常用的10大数据分析模型
ITIL之家公众号
03-22 966
更多专业文档请访问 www.itilzj.com模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对问题进行分析的方法。在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业管理出现的不同问题，能采用最行之有效的模型分析往往可以事半功倍。波特五种...
转载一些数据分析的思考，若侵删
一个互联网人的日常
12-19 452
分享一个不愿透露姓名的大佬评论：#焦虑了# 路过地铁安检，听到小哥哥和小姐姐在聊“钱是赚不完的”。 我心想，是么？ 刚看到有人在朋友圈分享了一个四年资深数据分析师的问答分享，提到了数据分析师的“地位”、“收入”和“处境”。 不吹不黑，深表同意。 数据驱动，真的是一个支撑性的东西，前面有销售赚钱，后面有技术坐镇，数据分析很多时候就是一个“瞎逼逼”的部门，好了说叫“锦上添花”。 这个职业离钱太远了，你...
数据分析自学路线
这里是Code猿学习的地方
06-14 6628
如何快速成为一个数据分析师
数据分析入门基础教程（非常详细）
python03012的博客
03-09 1444
数据是数据分析的首要材料。它可以是汇总整理后的数据，也可以是未汇总的原始数据。数据分析是数据分析师的一切。数据分析师说白了就是分析数据的一类人，以数据为中心，运用各种分析方法得到自己的结论。说到这个就值得来为大家说一下什么是心智模型。心智模型是就是对外界的假设和确信的观点，这对于数据的解释是非常有影响的。明确自己的心智模型、了解自己的缺陷是得到正确统计模型（统计模型是数据分析的根基）的关键。还有就是管理好管理好自己的心智模型是数据分析工作的重点。
数据分析与主数据管理平台解决方案
weixin_44094929的博客
04-28 1417
当然，拿到数据后，我们还得进行数据清洗，去掉那些重复、错误、不完整的数据，保证数据的质量。另外，交互式分析也是一个不可或缺的功能，它可以让用户更深入地探索数据和分析结果，通过交互式查询和筛选，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供更有力的支持。此外，一个优秀的主数据管理平台应该具备灵活的数据模型，以适应企业不断变化的业务需求，并具备强大的数据治理能力，确保数据的安全性和合规性。首先，我们得制定统一的主数据标准，这包括数据定义、数据格式、数据质量等方面的规范，确保各个部门和系统之间的数据都是一致和准确的。
Python算法：数据分析与机器学习入门
04-25
本书《Python算法：数据分析与机器学习入门》是一本全面的指南，旨在帮助读者从零开始学习Python编程，特别是在数据分析、机器学习和编码方面。作者迈克尔和埃里克·斯克拉奇通过详细的步骤和示例，解释了算法的概念...
财务商务数据分析指标数据分析方法工具讲解课件指标体系搭建学习材料（22份）.zip
11-18
数据分析入门之关键指标讲解.pptx 数据分析指标.pptx 数据分析指标体系搭建指南.pptx 电子商务数据分析指标.xlsx 直播电商的复盘与数据分析.pptx 竞品分析方法的详细操作及执行指南.pptx 管理咨询分析常用工具.pptx ...
基于C#与MySQL的高分课程设计：人事工资管理系统完整源码与数据库
12-05
本资源提供了一套采用C#编程语言结合MySQL数据库技术构建的企业人力资源与薪酬管理软件解决方案。该方案包含完整的程序源代码及配套的结构化数据存储文件，专为满足高等院校计算机相关专业课程设计或毕业设计的高标准要求而准备，其设计目标旨在获得不低于九十五分的优异评价。 整套材料经过系统化整合与严格测试，确保了各功能模块的完整性与可执行性。用户获取后无需进行额外的环境配置或代码调整，即可直接部署并启动运行。系统架构严谨，实现了对企业员工信息档案、考勤记录、绩效评估及薪资核算等核心业务流程的数字化管理，显著提升了相关事务的处理效率与准确性。 该软件工程实践案例不仅展示了C#在Windows桌面应用开发中的实际应用，也体现了MySQL在中小型数据管理场景下的稳定表现，适合作为学习现代软件开发流程与数据库设计原理的参考范例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
产品碳足迹软件，全球前10强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.pdf
12-05
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深入浅出Core Data开发
12-05
本书系统讲解了Core Data在iOS开发中的应用，涵盖数据建模、增删改查、迁移与版本控制等核心技术。通过构建真实项目，读者可掌握高效数据管理的最佳实践，理解NSManagedObject、NSFetchRequest及NSFetchedResultsController等关键类的工作机制。书中还融合了iCloud同步、多设备通信与高级UI设计，帮助开发者打造高性能、易维护的移动应用。适合具备基础iOS知识的进阶开发者阅读。
Rails测试实战指南
12-05
本书系统讲解Rails应用中的自动化测试实践，涵盖单元测试、功能测试、集成测试与验收测试。通过真实案例深入探讨Test::Unit、Shoulda、RSpec、Cucumber等主流测试框架的使用技巧，并介绍测试数据管理、模拟对象、覆盖率分析及遗留系统测试等关键主题。强调测试驱动开发（TDD）在提升代码质量与开发效率中的核心作用，帮助开发者构建健壮、可维护的Rails应用。
基于C++与Qt的消消乐游戏可视化系统设计与实现（附完整源码）
12-05
本资源提供一款采用C++编程语言并结合Qt图形界面框架实现的消除类益智游戏完整开发方案，包含全部可执行程序与源代码。该方案特别适用于高等院校计算机相关专业的毕业设计、课程实践或软件开发项目等教学与科研场景。项目代码结构清晰、注释详尽，且已通过系统化功能验证与稳定性测试，具备较高的可靠性与可复用性。使用者可基于现有代码框架进行功能扩展、算法优化或界面定制等二次开发，为学习面向对象程序设计、图形界面开发及游戏设计原理提供实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于Java Web的服装销售系统的设计与实现源码.zip
12-05
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Python自动化抢票插件开发：秀动网票务监控与快速下单系统
最新发布
12-05
在数字化环境中，线上票务获取已成为参与各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长，票源往往在开放销售后迅速告罄，导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战，部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序，旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例，系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台，因活动热度较高，常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象，使得常规购票过程面临困难。因此，开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能：持续监控目标平台的票务信息更新；在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作；集成一定的异常处理机制，以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面，选用Python作为开发语言，主要基于其语法简洁、标准库与第三方资源丰富，适合快速构建功能原型。同时，Python在网络通信与浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库，为程序实现网页交互与数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节：首先解析目标网站的页面结构，明确可通过程序操控的网页元素路径；随后编写监控模块，实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作；接着模拟用户操作流程，包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤，并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能；最终实现订单自动提交，并在成功购票后向用户发送通知。 此外，该工具提供了可配置的操作界面，允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数，从而在提升使用体验的同时，减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是，尽管此类工具能提高购票效率，但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束，因此开发与使用者均应遵守相应规定，确保技术应用的合法性。 综上所述，该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案，通过技术手段改善用户购票体验，但同时也强调必须在法律与平台规则框架内合理使用此类技术。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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