你是一个合格的数据分析师吗?教你如何提升自己的product sense?

本文探讨了数据分析师如何理解和提升Product Sense,包括理解产品逻辑、定义产品指标及从数据中发现问题。通过打车软件的案例,阐述了分析产品的逻辑和方法,如漏斗分析,强调了阅读、交流和学习的重要性。

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一、什么是product sense

先抛出几个问题,在面试和工作中,作为数据分析师,尝尝会遇到这样的问题。你会用什么样的指标评价一款产品?如何评价推荐算法的效果?如果一款产品需要上线一个新功能,你觉得是否有必要?

 

有人就说了?我是面试数据分析,或者从事数据分析的工作?你问我或者要求我解决一些关于产品业务的问题,数据分析师不是处理EXCEL,SQL,PYTHON,R语言,敲代码,可视化数据就行了嘛?为了了解这个问题,我们从数据相关的职业进行剖析!在人人喊大数据的时代,对于职业的了解和自我定位至关重要。

 

数据分析,简单来说,就是收集、处理和分析数据的过程。但是,在收集整理分析数据这条链路上又是有不同的职业分工和侧重点。数据收集(手埋点、爬虫工程师、调研人员)-——数据传输(网络、通信)——数据存储(硬件、数据库、存储结构、服务器、数据清洗)——数据挖掘(算法、性海量数据挖掘)——数据分析(数据支持、数据驱动、增长黑客)。所以看得出数据分析,是支持业务过程的。所以,数据分析师既然是要支持业务决策的,必然需要了解产品业务,我们这里的product sense指的就是产品业务能力。下面给出两个比较术语的解释。

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<think>嗯,用户是连锁批发超市的新手数据分析师,想知道如何进行数据分析。首先,我需要考虑他们的背景和需求。作为新手,可能需要从基础步骤开始,逐步深入。连锁批发超市的数据分析可能涉及销售、库存、客户等多个方面。 用户可能刚入职,对公司的数据结构和业务不太熟悉。因此,第一步应该是了解业务目标和数据源。比如,公司的主要KPI是什么?是增加销售额、减少库存成本,还是提高客户满意度? 接下来,可能需要学习公司的数据架构。数据存储在哪些系统里?ERP、POS系统,还是其他数据库?数据的更新频率如何?是否有数据质量问题,比如缺失值或重复记录? 然后是数据清洗,这对新手来说可能是个挑战。需要处理缺失值、异常值,统一数据格式。比如,不同分店的销售数据可能有不同的命名规则,需要标准化。 分析阶段,用户可能需要从基础分析开始,比如销售趋势、区域对比、客户分群。作为批发超市,可能还要关注大宗客户的采购行为。同时,库存周转率和缺货情况也是关键指标,因为库存管理直接影响成本和销售。 可视化方面,可能需要使用BI工具如Power BI或Tableau,制作直观的报表和仪表盘,方便管理层理解。但作为新手,可能需要先掌握这些工具的基本操作。 最后,建议用户多与业务部门沟通,确保分析结果能实际应用。比如,销售数据下降可能与市场活动有关,需要结合市场部的信息来分析。同时,持续学习和提升技能,比如学习SQL、Python或机器学习,以应对更复杂的分析需求。 需要避免使用专业术语过多,用简单易懂的语言解释步骤,并提供实际例子,比如如何计算库存周转率,或者如何识别高价值客户。同时提醒用户注意数据安全和准确性,定期验证分析结果的有效性。</think>作为连锁批发超市的新手数据分析师,你可以按照以下步骤系统性地开展数据分析工作,逐步从基础分析过渡到深度业务洞察: --- ### **一、明确业务目标与数据基础** 1. **理解业务需求** - 与业务部门(采购、销售、仓储、财务)沟通,明确当前核心问题: - 是否要优化库存周转? - 是否要提升区域销售? - 是否要分析客户采购行为? - 确定优先级:从最直接影响利润的环节入手(如库存积压、畅销品缺货)。 2. **梳理数据源** - **基础数据表**: - 销售数据(订单时间、商品SKU、客户ID、销售额、毛利率) - 库存数据(仓库位置、库存量、入库/出库记录、保质期) - 客户数据(客户等级、采购频率、区域分布) - 商品数据(分类、成本价、供应商信息) - **数据质量检查**: - 缺失值(如客户信息不全) - 异常值(如负库存、超高价订单) - 数据一致性(如不同分店商品命名规则是否统一) --- ### **二、基础分析:从描述性分析入手** 1. **销售分析** - **趋势分析**:按日/周/月统计销售额、毛利率变化,识别淡旺季。 - **区域对比**:分区域/分店计算坪效(销售额/门店面积),定位低效门店。 - **商品ABC分类**: - A类(20%商品贡献80%销售额):重点监控库存。 - C类(长尾商品):评估是否淘汰或减少采购。 **示例SQL**: ```sql SELECT region, SUM(sales) AS total_sales, SUM(sales)/SUM(store_area) AS sales_per_area FROM sales_data GROUP BY region ORDER BY sales_per_area DESC; ``` 2. **库存分析** - **周转率**:计算各品类“销售额/平均库存成本”,识别滞销品。 - **缺货监控**:统计缺货频率高的商品及对应供应商响应时间。 - **临期预警**:标记保质期剩余30天的商品,推动促销清仓。 3. **客户分析** - **RFM模型**: - Recency(最近采购时间) - Frequency(采购频率) - Monetary(累计采购金额) - 划分客户等级(如大客户、中小客户),针对性制定促销策略。 --- ### **三、进阶分析:挖掘业务增长点** 1. **关联分析** - 使用Apriori算法分析商品搭配购买规律(如啤酒与尿布),优化货架摆放或组合促销。 **示例Python代码**: ```python from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 将订单数据转换为矩阵格式 basket = df.groupby(['order_id', 'product_name'])['quantity'].sum().unstack().fillna(0) frequent_itemsets = apriori(basket, min_support=0.02, use_colnames=True) ``` 2. **需求预测** - 使用时间序列模型(如ARIMA、Prophet)预测未来3个月畅销品需求量,指导采购计划。 - 考虑外部因素:节假日、天气、竞争对手活动。 3. **成本优化** - 分析物流成本:对比不同供应商的到货周期与运输费用,优化配送路线。 - 损耗分析:统计高损耗商品(如生鲜),调整采购批量或仓储条件。 --- ### **四、输出 actionable 建议** 1. **可视化报告** - 使用Power BI/Tableau制作动态看板,包含: - 库存健康度仪表盘(周转率、缺货率) - 客户价值矩阵图(RFM分层) 2. **推动决策落地** - **示例建议**: - “华东区A类商品库存周转率低于平均水平15%,建议减少10%采购量并增加促销频次。” - “客户ID 20387(年采购额TOP 5)最近3个月下单频率下降30%,建议客户经理主动回访。” --- ### **五、新人快速成长Tips** 1. **工具学习优先级**: - SQL > Excel(数据透视表) > Python/R(数据处理) > Power BI 2. **避坑指南**: - 避免“数据沼泽”:先明确问题再分析,而非盲目跑数据。 - 交叉验证数据准确性:对比财务系统与销售系统的数据差异。 3. **推荐学习资源**: - 书籍:《数据分析实战》(酒卷隆志)、《SQL必知必会》 - 课程:Coursera“Google Data Analytics Professional Certificate” --- 通过以上步骤,你可以快速从基础数据清洗过渡到价值挖掘,后续可逐步探索机器学习(如客户流失预测)、因果推断(如促销效果评估)等深度分析。
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