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  • 2017-10-11 09:26:03

    第一章 清晰理解业务分析

    业务分析涉及:

    • 确定业务问题和商业机会
    • 引导干系人的需要并分析制约因素
    • 分析干系人的需要以定义解决方案的需求
    • 分析和验证潜在和实际的解决方案
    • 管理“产品”或者需求范围

    业务分析使用很多系统分析的实用技术,但是更多侧重业务目标而更少侧重技术设计。

    业务分析对业务需求进行引导,并在更加具体的层级进行分析,同时业务分析更加注重理解用户和业务换将,并设计实用性强的因工程需,帮助业务人员涉及规程、结构和技术来支持和提升他们的工作,以此解决业务问题和利用商业机会来取得显著的业务效果。


    业务分析与软件开发

    rational 统一过程(RUP)是rational公司创造的软件工程方法,描述了如何利用商业的、可靠的方法开发和部署软件,是一种厚方法学,特别使用与大型软件团队开发大型项目。

    它提出以业务模型和业务建模作为项目开始前的行动,软件开发项目时,业务模型已经开发完成了,业务已经得到了很好的理解,并且解决方案评估有了明确的结论。


    业务分析师的角色

    业务分析人员出现和持续增长的主要原因:需要有人将业务需求翻译成软件技术和机构的解决方案。具有很强沟通能力和分析技能。


    业务分析师特征


    乐于学习新知识,天生的好奇心,可以将宏观蓝图和细节相结合,语言聆听和非语言解读能力,提问和探索信息细节,领导能力

    技术背景:软件开发、机构IT标准、数据这几、存储策略、团建可用性原则、技术和能力趋势发展的前沿、与技术团队有效沟通。


    业务分析的历史


    很多业务人员疲于等待IT部门推广应用,开始自己做事情或者雇佣顾问,他们渴望利用新技术并从企业外部寻求帮助。业务部门新购买的软件包,出现了大量小的独立 的数据库、不统一和没有保护的数据。


    业务分析师向谁汇报?

    业务分析师一般位于机构的三个部门:IT部门、独立的业务单元、被称为业务分析卓越中心的集中化业务分析团队


    业务分析卓越中心是特意为支持业务分析工作而设立的业务部门,通过提供一系列经过验证的图表和命名的标准技术,提供软件分析工具来支持需求开发、需求管理、需求追踪,为业务分析专业人士提供支持。


    考虑业务分析工作的价值在机构内被如何理解,谁在驱动技术解决方案的开发:市场、销售还是IT?



    谁会成为业务分析大师:

    • 出色的沟通者
    • 理解总体业务概念,提供业务主张
    • 理解技术
    • 享受研究和记录细节的乐趣
    • 拥有组织和管理各种形式海量信息的能力
    • 灵活、天生好奇并乐于学习新的业务知识
    • 理解软件开发流程
    • 能在复杂的业务问题中工作并找出问题的根本原因
    • 通过准备好的技术工具引导、分析和展示需求
    在不同的机构、不同类型的项目上使用不同的分析工具,服务于不同的工资、获得不同的行业经验、与不同的干系人一起工作可被认为是业务分析专业人员成长的快车道。
    经历越丰富,灵活性和适应性就越强。

    如何判断是否适合当一名业务分析师?

    • Birkman方法
    • DISC
    • MBTI
    业务分析师职业进程:

    具有业务背景的业务分析师,可能整个职业生涯都会沉浸在同一个行业或业务领域,具有这种行业经验和知识的业务分析师是咨询顾问的出色人选,作为高级经理的价值很高,经验将很容易转移到企业的战略高度。
    具有IT工作背景的业务分析师能快速学习,理解大多数业务需求,走向企业首席信息管管理职位。注重业务敏感性。


    什么是需求?BABOK :需求是干系人解决问题或者实现目标需要的条件或者能力。

    核心需求组件:
    人、信息、流程、规则。

    为什么要记录需求?

    为什么需求要具体到细节?

    什么是解决方案?
    BABOK :解决方案是任何可以通过解决问题或允许一个机构利用机会来满足业务需要的东西。

    什么是交付?

    业务分析专业人员为干系人完成需求交付,以确认需求理解、得到批转、与开发人员沟通、与供应商沟通、与质量保证人员沟通软件测试需求等


    系统与软件:概念混淆,听众会根据自己的背景和经验对号入座。


    业务分析师认证:证书项目、认证项目、IIBA认证项目





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  • 数据分析如何提升对业务的理解

    千次阅读 2021-03-14 22:22:06
    在一个企业的运营过程中沉淀了大量的生产经营数据,在这些数据中蕴涵着无尽的信息资源,通过对这些数据的挖掘整理,合理分析可以得到对企业整个的生产运营具有指导意义的有效数据,使企业的运营过程更具理性的发展,...

    在一个企业的运营过程中沉淀了大量的生产经营数据,在这些数据中蕴涵着无尽的信息资源,通过对这些数据的挖掘整理,合理分析可以得到对企业整个的生产运营具有指导意义的有效数据,使企业的运营过程更具理性的发展,数据仓库、数据挖掘及各种数据分析技术的产生使数据深度分析变得不再复杂。

    数据分析通过分析数据,发现业务问题,洞察商业机会点,为业务增长提供合理建议及参考依据,并输出数据报告。而现实当中,很多业务场景都可由数据体现出来。数据分析经常有种说法叫做:不懂业务,分析就只是取数。就是在说理解业务对于数据分析的重要性。所以如果不想仅仅成为取数的工具,就得好好的把理解业务这件事情做好。

    1、理解业务对数据分析的重要性

    首先业务逻辑先于数据逻辑,其次数据逻辑高于业务逻辑,并指导业务逻辑的优化与调整。这是理论来源于实践,理论指导实践的基本逻辑。离开业务的数据分析只是工具与方法的运用,没有意义与载体。

    总的来说,我们不能脱离业务去看“数据”,而是要时刻从业务角度去理解数据、分析数据。也可以说,没有业务指导的数据分析是无意义的。这一点对于刚刚入门数据分析的新手来说,甚是需要注重和积累培养的。

    了解业务痛点,多理解业务流程,才可能有机会分析出来符合业务场景中存在的问题。

    了解相应的业务阶段侧重的关注点是什么,才可能设计出更符合业务视角的数据指标监控体系,通过相应的专题分析,解答出现异常的状况。

    了解行业内相应业务流程和规则,才可以使数据分析的结论和建议更加符合实际,精准落地。

    了解相应业务中所有角色KPI以及如何协作,才可以快速有序的推进数据工作。

    2、理解什么是业务

    之所以有“业务”的说法,是和“技术”相对的。传统的说法里,业务泛指非技术类所有工作,是企业销售、营销、风控、运营工作的笼统称呼,这些都是直面B端/C端用户,为企业挣钱的活。技术,则对应着财务、IT、法务、人力、研发等支撑性专业,这些不直面客户,在背后支持业务运作。在咨询公司、第三方数据公司、广告公司等等少数卖数据的公司里,数据是作为产品直接销售给客户的,数据地位更贴近业务。在其他大部分企业里,数据就是支撑部门,因此要懂业务、服务业务。

    要懂业务,本质上是因为:数据从业务中来,要用回业务里去

    3、懂业务,首先得懂数据怎么来

    从业务中来,有三层含义:

    1、数据产生于业务流程。

    有了门店、销售队伍,才有线下成交数据

    建了微商城、APP,才有线上成交数据

    搞了微商城、APP埋点,才有互动数据

    业务流程如何做,分几步做,做得能不能记录,决定了有啥数据可以分析

    2、业务动作会改变数据。

    为了赶时间上线,不埋点,就没有互动数据

    为了提高注册转化率,不收集基础信息,用户画像就缺一堆字段

    销售自己搞了会员卡,客人不主动提就扫到自己卡上,数据就不真实

    业务怎么做,直接关系到数据质量和数量

    3、数据结果会影响业务动作。

    销售业绩不达标,业务猛冲一波,月底业绩就大涨

    销售业绩已达标,业务藏一波单,月底业绩就平着走

    活跃人数不够,业务直接买流量,砸活动,数据刷的呱呱好看

    因为很多企业建立了数据考核制度,因此当KPI/OKR不达标的时候,业务部门就开始各种骚操作,这些骚操作又会反向影响数据结果。

    因此,如果不了解业务情况,只是就数论数的话,就很难做出有深度的分析。了解业务情况,就能读出数字背后的含义。

    想系统化梳理业务,可以以一个具体业务流程为目标,进行梳理

    业务流:业务具体如何做,分几步,先干什么后干什么,谁来干

    数据流:业务流程里,哪些环节有数据记录,记录了什么样数据,数据质量如何

    管理流:业务部门看什么数据,背什么量化KPI指标,用什么手段影响数据结果

    4、懂业务,还得懂数据怎么用

    除非直接卖数据,否则数据是无法直接变现的。想要变现,就得结合业务动作。这就得考虑:到底现在业务需要的是什么?

    如果业务不了解现状,就给现状描述

    如果业务不会下判断,就给标准建议

    如果业务不清晰趋势,就给未来预测

    如果业务不知道原因,就给原因分析

    如果业务分不清主次,就给综合评估

    总之,具体到一个公司的一个部门的一个岗位,具体到他到底在想什么问题,才能知道到底要输出什么结论。针对性越强,输出得越准确。

    所以,如果不懂业务,给出的数据结论针对性不高,就必然面对灵魂三问:

    你分析了啥?

    你分析的有啥用?

    你说的我早知道了!

    5、如何从不懂到懂

    注意:业务不是一成不变的,具体到销售、营销、运营、生产、风控等具体领域以后,你会发现虽然每个领域有一些经典理论,但具体的做法却是日新月异。互联网的不断创新,还在贡献更多新玩法。因此:**在业务问题上,没有懂王!**掌握理解业务的方法才是关键。

    • 1、理解业务本质,即知道特定的业务是怎样赚钱的。
    • 2、了解不同阶段下业务的问题点都有哪些?能够解答老板还未“开口”的需求。
    • 3、在面对业务需求之前,对于业务需要有足够的数据意识。
    • 4、给业务方取数的时候是不是可以多问一句,为什么要这个数?这样一来二往,他不就把业务给你讲清楚了?
    • 5、做分析的时候千万不要闭门造车,一定要拉着业务的同学及时同步,让他们帮你看看你的数据有没有问题,你的思路是不是正确,方向对不对?
    • 6、抓住机会和业务的同学打成一片,本来数据分析就是紧贴业务的工作,和业务搞好关系,自然而然就好交流了,熟悉业务就快了。

    **总之,亲近业务才是了解业务的最佳方式!**亲近业务可以学到很多东西,有时候线上的数据是远远不够的,线下人的想法,用户的想法,还有很多的实际情况,甚至天气的变化,光是在后台想是不够的。亲近业务之后,用数据语言描绘出来,只要这个数据有价值。

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  • 数据分析总结二:业务与数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-01-02 15:16:29
    二、经典的业务分析指标 模型未动 , 指标先行 如果你不能衡量它,你就无法增长它 例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。 接前一篇文章讲的数据分析思维,可以直接产生业务分析指标。 各部门与指标...

    一、为什么业务重要?

    惟有理解业务,才能建立业务数据模型。

    二、经典的业务分析指标

    模型未动 , 指标先行

    如果你不能衡量它,你就无法增长它

    例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。

    接前一篇文章讲的数据分析思维,可以直接产生业务分析指标。

    各部门与指标之间的联系如下:

    1,要确定核心指标

    2,好的指标应该是比率

    3,好的指标要带来显著效果

    4,好的指标不应该虚荣

    5,好的指标不应该复杂

    具体讲解各部门存在的指标:

    市场营销指标分为:

    1、客户/用户生命周期

    企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。 不同业务划分的阶段不同。传统营销中,分为潜在用户,兴趣用户,新客户,老/ 熟客户,流失客户。

    2、用户价值

    业务领域千千万万,怎么定义最有效的用户呢?用指数法,将业务最关注的几个指标一起加工。

    用户贡献 = 产出量/投入量*100%

    用户价值 = (贡献1+贡献2+……)

    比如金融行业会以存款+贷款+信用卡+ 年费+……-风险-流失

    3、RFM模型

    用户生命周期中,衡量客户价值的立方体模型。利用R最近一次消费时间,M总消费金额,F消费频次,将用户划分成多个群体。

    4、用户分群,营销矩阵

    用户分群是市场营销中的一种常见策略,它提取用户的几个核心维度,用象限法 将其归纳和分类。

    产品运营指标分为:

    1、AARRR

    Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播。

    2、用户获取

    渠道到达量:俗称曝光量。有多少人看 到了产品推广相关的线索。

    渠道转化率:有多少用户因为曝光而心动Cost Per,包含CPM、CPC、CPS、 CPD、CPT等。

    渠道ROI:推广营销的熟悉KPI,投资回报率,利润/投资*100%。

    日应用下载量:app的下载量,这里指点击下载,不代表下载完成 。

    日新增用户数:以用户注册提交资料为基准 。

    获客成本:为获取一位用户需要支付的成本 。

    一次会话用户数占比:指新用户下载完 App,仅打开过产品一次,且该次使用时长在2分钟以内。

    3、用户活跃

    日/周/月活跃用户应用下载量:活跃标准是用户用过产品,广义上,网页浏览内容算「用」,在公众号下单算 「用」,不限于打开APP。

    活跃用户占比:活跃用户数在总用户数 的比例,衡量的是产品健康程度。

    用户会话session次数:用户打开产品操作和使用,直到退出产品的整个周期。5 分钟内没有操作,默认会话操作结束。

    用户访问时长:一次会话的持续时间。

    用户平均访问次数:一段时间内的用户 平均产生会话次数。

    4、用户留存

    用户在某段时间内使用产品,过了一段时间后仍旧继续使用的用户。

    假设产品某天新增用户1000个,第二天仍旧活跃的用户有350个,那么称次日留存率有35%,如果第七天仍旧活跃的 用户有100个,那么称七日留存率为 10%。

    5、营收

    付费用户数:花了钱的

    付费用户数占比:每日付费用户占活跃用户数比,也可以计算总付费用户占总用户数比

    ARPU:某时间段内每位用户平均收入

    ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入,排除了未付费的

    客单价:每一位用户平均贩买商品的金额。销售总额/顾客总数

    LTV:用户生命周期价值,和市场营销的客户价值接近,经常用在游戏运营电商运营中。

    LTV = ARPU * 1/流失率

    6、传播

    K因子:每一个用户能够带来几个新用户

    K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化 率

    用户分享率:某功能/页面中,分享用户数占浏览页面人数之比。

    活劢/邀请曝光量:线上传播活动中, 该页面被人浏览的次数。一般代指微信朋友圈。

    用户行为指标分为:

    用户行为的数据分析是一个很广泛的课题,不同业务领域背景的用户行为分析不一样。 这里简单概括说几个分法。

    1、功能使用

    功能使用率/渗透率:使用某功能的用 户占总活跃数之比。

    比如点赞、评论、收藏、关注、搜索、添加好友,均可以算做功能使用。这些 指标在特定业务中均有作用。

    2、用户会话

    会话session:也叫做session,是用户在一次访问过程中,从开始到结束的整 个过程。在网页端,30分钟内没有操作, 默认会话操作结束。

    3、用户路径

    路径图:用户在一次会话的过程中,其访问产品内部的浏览轨迹。通过此,可以加工出关键路径转化率。

    电子商务指标分为:

    1、购物车分析

    笔单价:用户每次贩买支付的金额,即每笔订单的支出。和客单价对应。

    件单价:商品的平均价格。

    成交率:支付成功的用户在总的客流量中的占比。

    购物车系数:平均每笔订单中,卖出了多少商品。贩物车系数是多多益善,它也和商品关联规则有关系。

    2、好基友:复购率和回购率

    复贩率是一段时间内多次消费的用户占 总消费用户数之比。例如4月有1000 位用户消费,其中500位消费了两次以 上,则复购率是50%。 回购率是一段时间内消费过的用户,在下一段时间内仍旧消费的占比。例如4月的消费用户数1000,其中600位在5月 继续消费,则回购率为60%。

    流量指标分为:

    1、浏览量和访客量

    PV:浏览次数。互联网早起的统计指标, 用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV,用户看了十个网页,则PV为10。

    UV:是一定时间内访问网页的人数,正 式名称独立访客数。在同一天内,不管 用户访问了多少网页,他都只算一个独立访客。 技术上,UV会通过cookie或IP衡量。

    2、访客行为

    新老访客占比:衡量网站的生命力

    访客时间:衡量内容质量不是看内容的 UV,而是看内容的访问时间。

    访客平均访问页数:衡量网站对访客的吸引力,是访问的深度。

    来源:访客从哪里来,技术上,通过来源网站的参数提取,可以区分SEM, SEO或者外链等。

    用户行为转化率:用户在网站上进行了相应操作的用户在总访客数上的占比。

    首页访客占比:只看了首页的用户,在总访客数上的占比。

    3、退出率和跳出率

    退出率:从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数。

    跳出率:浏览单页即推出的次数/访问次数。

    跳出率一般衡量各个落地页,营销页等页面。退出率则更偏产品,任何页面都有退出率

    三、怎么生成指标

    组合法:

    访客访问时长 + UV = 重度访问用户占比浏览时间5分钟以上的用户在整个访客中占比

    用户会话次数 + 成交率 = 有效消费会话占比用户在所有的会话中,其中有多少次有消费?

    四、如何建立业务数据分析框架

    从指标的角度出发,从业务的角度出发,从流程的角度出发

    举例市场营销模型:

     

    其中机客户涉及到的指标:

    潜在客户转化率

    机会客户转化率

    新客付费转化率

    不同渠道在新客中的占比

    不同渠道在新客中的付费转化率

    举例AAARR模型:

    其中二次激活涉及到的指标:

    推送激活转化率

    有效推送成功率

    有效推送到达率

    用户打开率

    不同推送的转化率

    推送列表

    成功推送

    有效推送

    用户屏蔽

    用户接收成功

    用户浏览到通知

    用户成功打开

    举例用户行为模型:

    其中点赞/评论/收藏涉及到的指标:

    点赞用户活跃占比

    评论用户活跃占比

    收藏用户活跃占比

    内容指数

    举例电子商务模型:

    其中购物车涉及到的指标:

    不同商品类别的占比(对比法)

    不同价格档次的占比(象限法)

    不同商品的下单支付率(漏斗法)

    举例流量模型:

    其中搜索引擎流量 搜索引擎优化涉及到的指标:

     

    以上举例了各种产品及业务的多个数据分析框架,那么如何从0到1建立业务数据分析框架呢?分为如下几个步骤:

    Step.1 练习

    Step.2 熟悉业务

    Step.3 应用三种核心思维

    Step.4 归纳和整理出指标

    Step.5 画出框架

    Step.6 检查、应用、修正

    Step.7 应用和迭代

     

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  • 根据IIBA所说、业务分析是一项通过对需求定义和提出对干系人有价值的建议来进行的企业变革的实践。从定义来看,一个需求可以是一个问题,也可以是一个机遇。因此,对于业务分析师而言,想要能够定义问题并且提出解决...

    本文来源batime.com 原文地址请戳。翻译者:李小水皮(左拉)
    有前辈推荐了batimes这个网站,我常浏览觉得甚好,也曾推荐给同事。但因网站全英文,(在我身边)传播度不广。Bussiness Analyist起源国外,许多先进理念和经验都只有英文资料,很多优秀的前辈BA也多为外国人。因此如果你想成为一个优秀BA,一定记得丰富自己的视野,不要做笼中兽。借着重温英语的契机,我萌发了翻译优秀的BA英文文章的念头,此为第一篇。

    作者是包揽CBAP、PMP、MBA的大牛,以下是他的简介
    在这里插入图片描述

    开始正文:

    业务需求分析师最重要的5项顶级技能

    我经常被问到的问题之一就是“在业务分析过程中,最需要的5项技能是什么?

    这个特别的问题来自不同的群体,有来自我的BA/CBAP课程的学生和参与者,也有尝试进入业务分析活动的人们和读过我之前的文章《商业分析中最重要的5项技术》的人们。顺便提一句,这篇文章赢得了BA Times的“月度最佳文章“(betimes.com),你应当去读一读。好了,回到我们原来的话题。我知道这些人能通过读BABOK得到BA的基础能力部分,因此如果我直接告诉他们去看BABOK的187-215页,他们是不会买账的。我该怎么做呢?我怎样获得我的“最重要的5项技能”呢?请接着读下去。

    方法

    我可以用我在业务分析行业的工作经验、与其它业务分析师的交流,或者仅仅在多个平台购买“顶级技能“,来回答以上的问题。然而,我希望我的回答能够公正,因此我决定进行一项调研。我用SurveyMonkey发起了一次调查问卷。这份调查问卷被分成两部分:第一部分用来了解受访者本人,获得他的背景和职位、地理位置、行业、从事BA的年限以及是否拥有BA证书(我决定把这一项也包括进来是想确认是否回答会倾向于BABOK推荐的技能)。第二部分,我直接进入了本次调研的核心内容,问了他们作为一个BA最有用的8项技能是什么?紧接着,我又让他们选择其中的5个更重要的技能。

    受访者

    在创建了这份调查问卷后,我瞄准了来自北美、非洲、欧洲和亚洲的业务分析师。我在LinkedIN上发送了150条私信给来自这些地区的BA。同时也在我的LinkedIn主页上提了调查问卷的链接。
    我收到了107份回复,有来自北美(加拿大和美国)、亚洲(印度)和非洲(尼日利亚,南非和加纳)的。这些受访者全都在目前所在的岗位进行着业务分析活动。他们从事业务分析的平均年龄是5念,大约45%拥有IIBA、PMI、BCS证书。他们来自不同的行业,包括银行和金融服务业、咨询、IT、零售和制造业(很有意思)。
    以下是我的到的回复以及几乎所有回答中都出现的5个重要技能。请注意,这些技能绝对是无序排列的。

    1、 沟通技能

    完全可以理解的是,我收到的回复中95%以上都有沟通技能。
    在我开始解释理由前,我想先分析下“沟通”。沟通包括演讲、倾听、书写、展示和记录等等。作为一个业务分析师,你的大部分工作都与信息相关。一个业务分析师,不是在捕获信息、分析信息、传播信息,就是在加工信息。这就是为什么沟通技能是一个人在业务分析中发挥作用并取得成功所必需的最高技能之一。你问的问题种类、你问问题的方式、你处理问题的方式,将会定义你在业务分析中的下一步动作。你听到的、你倾听和理解的方式,都形成了你工作的基础。当被问到这个问题时,超七成的业务分析师会回答,他们的大部分工作包括从干系人中进行需求和信息的捕获、收集、加工和展示。课件,沟通技能在业务分析中是多么重要。

    2、 创造力、分析&解决问题的能力

    很有趣的是,一半的受访者把这些看起来不同的技能合在一起,而另一半分开了这些技能。然而对于本文而言,我决定整合它们。我完全同意这些技能。根据IIBA所说、业务分析是一项通过对需求定义和提出对干系人有价值的建议来进行的企业变革的实践。从定义来看,一个需求可以是一个问题,也可以是一个机遇。因此,对于业务分析师而言,想要能够定义问题并且提出解决方案,他们应当有创造力、应当能分析在问题背景下众多的参与者和发挥作用的因素,病创造性地提出解决方案。深入分析有助于对于问题背景的全面透彻的理解。最好的解决方案需要创造力。

    3、 技术技能

    我不太确定你是否可以称之为“一项技能”,然而受访者认为这是他们在业务分析中持续使用的五大技能之一。鉴于不同行业和地区的组织所实施的多数解决方案都用了技术,我们应当同意业务分析师想要成功,他/她必须了解技术领域的潮流、精通解决方案会使用的技术并且能用技术语言和实施团队沟通。业务分析师需要的技术技能有数据库、架构、框架、系统等。另外,业务分析师在技术和业务之间扮演一个中间人,因此不得不磨练一些技术技能。

    4、 人际关系技巧

    当我将后续问题发送给一组受访者,以进一步澄清人际交往技能的内涵时,我的受访者们提到了比如影响力、情商、团队合作、领导力等。这非常有道理。业务分析师依赖干系人及他们的参与来输出任何有意义的产出。鉴于人类的本性,业务分析师需要很多人际关系技巧来和干系人打交道。

    5、 建模/分析技能

    业务分析师创造的很多交付物都是未来状态的模型。受访者认为,他们用到的许多技能都可以归结为在几个任务中的建模和/或者 设计。

    因此,在这项研究报告完成之前,我决定拿这个结果去测试下来自我的CBAP/BA班的10个学生。我把以上5项顶级技能和另外5项随机选择的技能混合在一起,然后让我的参与者们写下这10个技能在他们心中的前五名。结果如何?和我的研究结果差不多。至少有8个学生选择了以上5项顶级技能中的4个。
    这些就是从我的研究和回复中收到的,横跨不同行业和地区的前5项顶级技能。你是一名业务分析师么?你可曾做过业务分析?你同意以上5项顶级技能么?在你执行业务分析活动中还有没有其他你觉得很有用的技能?请在评论区写下你的想法。

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    千次阅读 多人点赞 2017-05-31 09:37:07
    首先,企业分析主要分为管理分析和经营业务分析,分析整体的思路是:明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。因为每个企业/行业的业务不同,分析体系也不同,这里主要说一下零售电商,...
  • 数据分析分核心步骤分为:业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第一个步骤:业务认知与数据探索,包括常见业务目标和业务指标,并结合典型案例讲解指标体系的设计与使用。.....
  • 故事一:一位在互联网行业做数据库架构多年的朋友一起吃饭,问起我现在在做什么,我说自己在做医疗方面的数据分析,朋友笑,说:你有很多资源啊,只要你能拿到电子病例的数据,就能分析很多东西了……我脸上的微笑...
  • 作为全球互联网的前沿概念,大数据主要包括两方面特征:一方面整个社会的信息量急剧增长,另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势...
  • 如何搭建企业大数据分析平台

    千次阅读 2019-04-02 09:13:54
    讨论一:先来谈谈企业搭建大数据分析平台的背景。1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的,相辅相成的。BI是达成业务管理的...
  • 一个完善的企业级数据分析平台的价值是不可估量的,由于其数据来源于各个业务系统,所以其价值有时很容易和业务系统的价值混淆在一起,无法很好的量化,为此总结了以下几点: 1、打通数据壁垒,实现信息透明。底层...
  • 企业经营数据分析-读后感

    千次阅读 2018-12-06 17:33:25
    阅读时间:2018年12月15-2018年12月6 推荐指数:3  非专业数据分析的同学可以一看,能够对数据分析企业中的应用有一个大概的了解。 评价:第一篇概述篇,介绍...第二篇主要讲数据分析的方法论,包括分类、聚...
  • 什么是需求分析呢?

    千次阅读 2019-11-01 11:15:38
    什么是需求分析呢? 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析,弄清楚问题的要求。在网页开发当中的“需求分析”就是确定要计算机做什么,所以必须要搞...业务需求描述了企业什么要开发一个网站,也就是希望网站...
  • UML建模-业务流程分析

    千次阅读 2018-03-10 11:47:52
    IT资源网有哪些业务流程 需要审查的信息有: IT企业企业信息 供应信息 需要IT服务的 企业信息 需求信息 IT从业人员的求职信息 活动图 语法 泳道【表示谁来做】 开始标志 活动(Activity) ...
  • 面向零基础的小白,如果想从事数据分析运营这方面的工作的小伙伴,总结的如何做好文案工作方面的总结。 新媒体文案基础 1.写文案之前要思考的问题? 标题的目标用户是谁? 目标用户的关注点是什么? 根据渠道确定...
  • 到了这个特殊时期,你的老板就一定想要查看企业整体的运转情况、销售业绩、客户实况分析、客户活跃度、Top10 sales、 产品情况、订单处理情况等信息。 对业务有一定了解的同学就会明白,整理出这些内容需要跨业务、...
  • 进击的橘子猫正式改名上线啦! ... 也欢迎大家搜索微信公众号“进击的橘子猫”,我也会定期分享数据科学、Python、大数据、项目管理与PPT的相关知识。 让我们进击起来吧!... 预测性分析(Predicti...
  • BI数据分析师究竟是做什么的?

    千次阅读 2021-05-20 11:06:43
    想必“BI”一词在数据分析软件行业内早已耳熟能详了,但是...不,只能说BI软件所涉及到的分析复杂程度有所不同,这或许也是企业上线BI系统的价格能从几万到几十万元甚至上百万元不等的原因之一吧。 下文中,小编便为大
  • 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...(2)作用:它主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(...
  • 第一篇文章先带领大家学习什么是逆向分析,然后详细讲解逆向分析的典型应用,接着通过OllyDbg工具逆向分析经典的游戏扫雷,再通过Cheat Engine工具复制内存地址获取,实现一个自动扫雷程序。基础性文章,西电UI您...
  • 浅谈数据分析和数据建模

    千次阅读 2019-11-26 15:43:02
    过去企业都是通过线下渠道接触客户,客户数据不全,只能利用财务数据进行业务运营分析,缺少围绕客户的个人数据,数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后,企业经营的各个阶段都可以被...
  • 如果问你一个问题:如何分析一家企业?很多人都会回答:从财务分析入手,但是这个好难,不是专业人员做不出来,就是专业的财务人员,做这个也不是一件容易的事情。 其实财务分析并不难,关键是建立一套思维逻辑和...
  • 数据分析方法有非常多,但大致可以分为两类 第一
  • 快速凝血分析仪市场报告涉及的主要国际市场参与者有Abbott、Roche、Universal Biosensors、Entegrion、Helena Laboratories、Sysmex、Beckman Coulter等。这些参与者的市场份额、收入、公司概况和SWOT分析都包含在...

空空如也

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