雙十一已經來了，要說這些購物平臺真是一年比一年精明。上週被朋友拉着討論三個問題。分享給你們看下，若是是你，會如何作數據分析方案？
相較往年，物流進程明顯提早，付定金以後，貨物已經進入配送，尾款以後當即到貨。快速到貨的商品，用戶的退貨機率較小，超前發貨下降的倉儲成本必定大於退貨物流成本。這個結論是基於怎樣的數據統計得出的？
全部人領券、拼單、湊滿減，最後在滿意的狀態下成交。在客單價差別巨大的平臺，爲何能夠通用跨店滿 400 減 30 ，而不是 20 或者 40 ？要計算哪些數據，才能找到這個合適數字，既保證利潤，又能讓消費者最大化塞滿購物車？
蓋樓、喂貓，這些被人詬病繁瑣還帶有社交屬性的活動每一年都在迭代，這些任務會要求你在逛 App 的時候達到必定的秒數！這都是由於，數據分析師早就分析了你在下單前的行爲。從 App 啓動到下單要經歷怎樣的轉化漏斗？用戶的哪些行爲應該構成關鍵指標並作埋點？
其實這些內容的數據決策，可能來自於數據分析師、也來自一線的運營、也來自產品經理的引導。
這幾個問題，我問了好幾個互聯網人。要說怎麼分析提及來頭頭是道，但當我丟給他一些數據，讓他們實際分析的時候，瞬間面露難色。
仔細聊下來就會發現，大部分人的數據分析工做，都在作着用 SQL 取數，寫數據報告這些重複、機械的工做。有幾我的坦白道：本身的工做都在被動完成需求。
總有人說：數據分析不只是一個崗位，也是一項能力。
但這個能力指的並非隨便跑跑 SQL、作幾張 Excel 報告，而是能夠挖掘數據背後隱藏的價值的能力，這纔是數據分析會大火的根本緣由。
想成功掌握數據分析能力的核心，一方面是業務經驗的積累，另外一方面是體系化的學習、刻意的訓練。
數據分析領域裏有個知名大 V 叫李啓方，在數據分析領域摸爬滾打了10年，OG 級數據分析師。最近出了一個課程「人人都能學得會的數據分析」，帶你從業務場景出發，掌握數據分析核心能力。上新期僅需 1 塊錢便可永久解鎖。
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李啓方這十多年，從傳統機械到零售到電商，橫跨不一樣領域，也從單兵做戰組建了30+人的企業數據團隊。
最開始他和大多數數據分析從業者同樣，沉浸在Excel、SQL、數據報表裏，後來還掌握了 Python、SPSS、Hadoop 和各類 BI 工具等技能，甚至可以利用各類工具或者編程語言對數據分析進行清洗、加工和可視化處理等操做。
但會的越多，愈加現本身出了問題，對業務的瞭解只浮於表面，腦海中沒有具體場景，很難突破瓶頸，因而一直沒法擺脫「工具人」的定位。
相信你應該也有切實的感覺：盯着滿屏的數據，半天分析不出一點結論和建議，只能作着低價值感的工做。
後來他便開始聚焦業務，摸索出了一套從業務場景出發的數據分析通用技能，這纔有了現在的成績。這個專欄即是他十年數據分析經驗的總結與沉澱。結合自身經驗幫助你規避學習和工做中的「陷阱」。
他以本身在電商行業的分析案例切入，帶你掌握最經常使用的數據模型，學完以後你不只能夠在產品資源配置、電商規劃、營銷增加解析、銷售異常緣由診斷等實際場景問題中靈活運用，更能夠將這些模型複用到各行各業中，做爲解決業務問題的萬能法寶。
最後帶你進入 6 大業務場景需求，手把手進行數據分析實操，例如，訂單降低以後，如何開展問題定位，如何創建指標體系、時間溯源等具體工做。
在此以前，他會帶你學習一些簡單的統計學知識，這部分沒有任何專業門檻，人人都能學得會，可是對於打好數理與邏輯基礎是很重要的。
爲了告訴你，數據分析真的是人人都能學得會，拉勾教育還發起了學習贏大獎的活動。
今天訂閱專欄，24 小時內學完「導讀 + 第 1 講」的內容，立馬去找班主任領取答題連接，得到 80 分便可參與抽獎。
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這個小遊戲是爲了讓你克服惰性，發現學習的樂趣。只要你堅持學完，你會發現數據分析和業務結合，是如何真正挖掘數據的隱藏價值，爲業務賦能。
本文分享自微信公衆號 - 浪尖聊大數據（bigdatatip）。
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