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榮耀標識線上課程 | 15天，從0-1極速入門數據分析
互聯網人，大部分時間都在跟各種各樣的數據打交道：渠道效果分析、用戶畫像分析、轉化分析、產品分析…..
眾所周知，數據是具有客觀性的，有效的數據分析，可以幫我們快速發現數據規律、找到問題根源。
舉個例子：
平臺新增加了主頁商品按照銷量、價格排序功能，目前已經掌握了很多數據，產品經理讓實習生君君、晨晨分別做一份，用戶對新增功能點的使用情況數據分析報告，來評估功能的效果。
君君：接到數據分析需求后，第一時間找到數據組的同事獲取數據，并且花上半天的時間把各種原始數據做成表格和圖表（如下）：
君君看到了大部分用戶還會選擇不排序，使用按價格、按銷量排序的用戶比較少，最后在報告中寫下：根據數據統計分析，新增的功能點用戶使用率不高，假如撤掉也不會有任何影響。
晨晨在接到需求后：
- 確定需求分析目的——評估新功能的效果，而最終新功能點的目的是轉化；
- 數據提取——找相關部門獲取瀏覽、下單轉化等相關數據；
- 經過數據清洗之后得出以下圖表：
晨晨發現，雖然使用新功能UV占比很低，但是未排序轉化率為35%，而使用按價格排序轉化率在60%左右，按銷量排序轉化率在50%左右，都比沒有使用排序用戶的轉化率高。
總結：增加的排序功能能夠提高轉化率，但是目前的使用率太低，需要加強用戶教育，提高使用率。
晨晨跟君君的區別就在于，晨晨是清晰知道數據分析流程和方法，理解指標含義，分析數據中的問題并且提出有價值的意見和建議。
所以系統的學習數據分析很重要！不僅可以幫你快速找到數據問題來源，還能讓作為新人的你在上手工作時做到這3件事：
- 深度理解各個數據指標代表的含義，并且能夠及時發現數據中的問題和機會；
- 使用Excel完成基本的數據分析操作，數據導入、數據拆分與合并、數據清洗、數據轉化等；
- 撰寫不同業務場景下日常的數據報告，產品調研、渠道推廣效果、投入產出比等。
起點學院專門邀請到了業內資深數據分析師，滴滴策略運營經理@Mani老師，發起《15天入門互聯網數據分析》學習計劃，從實例出發，帶你系統學習一套數據分析流程和方法。
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