谁说菜鸟不会数据分析-- 整理概括版本数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一: 告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。
第二: 告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。
二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。
运营情况具体好在哪里，差在哪里。
三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的（为什么开展数据分析,通过这次数据分析我要解决什么问题等等） 2 、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指标。
要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。
通俗来说以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
营销理论模型有4p、用户使用行为、stp 理论、swot等，管理方面理论pest、5w2h时间管理、生命周期）3、数据分析方法论（指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析, 各方面包含什么内容和指标, 是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
与数据分析方法不同，前者是宏观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。
）常用的方法论有:PEST是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
一般应对的是政治、经济、技术、社会）;5W2H何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）;逻辑树分析法（将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。
遵循 3 个原则:要素化;把相同问题总结归纳成要素，框架化: 将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联化; 框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）;4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合）、价格（基本价格、折扣价格、支付期限。
数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一：告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。
第二：告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。
二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。
运营情况具体好在哪里，差在哪里。
三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的（为什么开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？等等）2、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指标。
要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。
通俗来说以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
营销理论模型有4p、用户使用行为、stp理论、swot等，管理方面理论pest、5w2h、时间管理、生命周期）3、数据分析方法论（指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
与数据分析方法不同，前者是宏观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。
）常用的方法论有：PEST（是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
一般应对的是政治、经济、技术、社会）；5W2H（何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）；逻辑树分析法（将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。
遵循3个原则：要素化；把相同问题总结归纳成要素，框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联化；框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）；4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合）、价格（基本价格、折扣价格、支付期限。
社交媒体数据分析中的社群检测方法论社交媒体已深入我们的日常生活，人们越来越倾向于在社交媒体平台上分享自己的观点、情感以及与他人进行交流。
随着社交媒体数据规模的不断增大，对这些数据进行有效的分析成为了重要的课题。
而社群检测作为社交媒体数据分析的一种重要手段，往往能帮助我们理解社交媒体上的用户群体以及他们之间的互动关系。
本文将介绍在社交媒体数据分析中的社群检测方法论。
社群检测是指在社交媒体数据中，寻找具有内部紧密联系但与其他节点之间联系较弱的用户集合。
社群检测可以帮助我们理解社交媒体上用户之间的关联性和共同兴趣，有助于我们更好地分析用户行为、预测趋势以及优化推荐系统等。
在社交媒体数据分析中，常见的社群检测方法有以下几种：1. 基于社交网络拓扑结构的社群检测方法：这种方法主要根据社交网络中的拓扑结构，通过寻找节点之间的紧密连接关系来发现社群。
其中，常用的算法有最大团算法（Maximal Clique）、Girvan-Newman算法等。
这些算法通过挖掘社交网络中的节点之间的连接关系，将具有紧密联系的节点划分到同一个社群中。
2. 基于节点属性的社群检测方法：这种方法主要通过节点的属性特征来划分社群。
节点的属性可以是性别、年龄、地理位置等。
我们可以通过分析节点的属性特征，以及属性之间的相似性，来将具有相似属性的节点划分为同一个社群。
例如，我们可以根据用户的兴趣标签，将具有相似兴趣的用户划分到同一个社群中。
3. 基于信息传播模型的社群检测方法：这种方法主要通过分析社交媒体上信息的传播过程来划分社群。
在社交媒体上，信息的传播往往以网络传播的形式进行，因此可以通过分析信息的传播路径和传播速度，来发现社群之间的关联性。
常用的算法有基于影响力传播模型的社群检测算法。
此外，社交媒体数据的规模庞大、数据类型多样，因此在进行社群检测时需要结合多种方法。
例如，可以先基于社交网络拓扑结构进行初步的社群划分，再结合节点属性等其他特征进行进一步的细分。
方法论：用AARRR模型做数据分析数据分析是一项实战性的工作内容，只有在不停的优化中才能越做越好。
对一个刚入门的产品经理来说，为一个全新的产品或项目做数据分析，都会有手足无措的感觉。
现在，笔者把自己在数据分析这块工作上的所遇所思写成文章分享给大家，按照文章的步骤，你也能做出一个基本的数据分析。
一、明确数据分析的目的：做数据分析前，一定要先确定好目标，这样后面的每一步才能不偏离大方向。
那么，你做数据分析的目的是什么？检测用户对新功能的喜爱程度？优化用户在使用过程中的槽点？寻找新的流量增长点？这几条实际上都只是大数据分析框架中的某一个模块，在这个模块之上还有一个更重要的大框架。
做数据分析的时候，最好先把这个整体的数据分析框架整理出来，在这个框架之下，再填补具体某个模块的分析需求。
这样的数据分析才更饱满，更具有参考价值。
二、常见的数据分析框架：AARRR模型AARRR模型是所有产品经理都要了解的一个数据模型。
著名的《增长黑客》里面的数据分析基础，也是以这个模型为基础的。
获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品？激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？收入（Retention）：产品怎样（通过用户）赚钱？传播（Retention）：用户是否愿意告诉其他用户？这个模型将数据分析分成了五个大的模块，我们依据这个模型，把每一个模块划分出更细分的维度，罗列出影响每一个维度的变变量，整理出一些表格，这些表格就成了我们做数据分析的基础。
下面以APP为例详细分析下这个AARRR模型：1. 获取部分：获取部分一般需要评估的维度有：渠道的获客数量、获客质量等。
获客数量示例：从上边的表格中看出，360应用市场的获客数量要明显好于其他的安卓应用市场渠道。
而且线上活动的获客数量比线下活动的获客数量多，说明这款产品可能更适合在线上做一些推广。
