職場(chǎng)人想要升職加薪的必備技能，必然是數(shù)據(jù)分析技能了,。對(duì)于每一個(gè)職場(chǎng)人來(lái)說(shuō),，重要的是培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)分析思維：對(duì)數(shù)據(jù)敏感、了解數(shù)據(jù)背后隱藏的原因,、根據(jù)數(shù)據(jù)制定對(duì)策,。

無(wú)論是作為數(shù)據(jù)分析師，或者分析數(shù)據(jù)的崗位,，或在實(shí)際工作或面試中,，經(jīng)常會(huì)遇到一些項(xiàng)目需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)分析得出的結(jié)果指導(dǎo)實(shí)際的業(yè)務(wù)工作,。那么,，對(duì)于數(shù)據(jù)分析，我們應(yīng)當(dāng)確定分析的框架,？我們應(yīng)當(dāng)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析思維解決實(shí)際工作問(wèn)題并提升提升效率,？

根據(jù)數(shù)據(jù)分析解決的問(wèn)題,，可以判斷出數(shù)據(jù)分析所應(yīng)具備的思維,，簡(jiǎn)單而言，就是根據(jù)問(wèn)題找到對(duì)應(yīng)的解決方法。

那么,，應(yīng)當(dāng)怎樣建立數(shù)據(jù)分析思維,？今天就帶大家學(xué)習(xí)一線互聯(lián)網(wǎng)大廠數(shù)據(jù)分析師、操盤過(guò)百億量級(jí)運(yùn)營(yíng)活動(dòng),、十方首席數(shù)據(jù)分析師——安娜老師總結(jié)的3種常用的商業(yè)模型,，教你建立數(shù)據(jù)分析思維！還不快快碼??！

Acquisition 獲取

解決這四個(gè)問(wèn)題：獲取哪些用戶,？在哪些渠道獲?。慨a(chǎn)品有哪些賣點(diǎn),？哪些方法獲取用戶,？

Activation 激活

獲取用戶后讓用戶感受到產(chǎn)品的價(jià)值。

Retention 留存

確保獲取的用戶是真實(shí)用戶,，通過(guò)核心優(yōu)勢(shì)滿足其需求,、挖掘其痛點(diǎn)、解決其困惑,、提升其價(jià)值,。

Revenue 收入

通過(guò)讓用戶接受的方式收取費(fèi)用。

Referral 傳播

超出用戶期望的需求,，通過(guò)增長(zhǎng)策略進(jìn)行策劃營(yíng)銷,。

適用場(chǎng)景：運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)流程、用戶增長(zhǎng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)新增人口紅利的消失,，關(guān)注點(diǎn)開始向拉新的后續(xù)環(huán)節(jié)推移,，也更注重精細(xì)化運(yùn)營(yíng)在面試或是工作中，遇到具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題,，可以使用AARRR模型展開思考,，從環(huán)節(jié)與漏斗的角度對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行歸因，驗(yàn)證猜想,，并給出合理性建議,。

Politics 政治

國(guó)家政局穩(wěn)定,、一帶一路政策、限購(gòu)政策增多,、節(jié)能減排政策,、鼓勵(lì)萬(wàn)眾創(chuàng)新

Economic 經(jīng)濟(jì)

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期、GDP增速下降、經(jīng)濟(jì)下行,、制造業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩

Society 社會(huì)

交通制約,、購(gòu)車目的改變、消費(fèi)重心下移

Technology 技術(shù)

節(jié)能減排,、新能源技術(shù)

Environment 環(huán)境

空氣質(zhì)量,、環(huán)保問(wèn)題

Legal 法律

環(huán)境法

適用場(chǎng)景:競(jìng)品分析、評(píng)估機(jī)會(huì),、戰(zhàn)略分析,、國(guó)際化業(yè)務(wù)

在數(shù)據(jù)分析工作中，也有行業(yè)研究方向,，為集團(tuán)新業(yè)務(wù)開發(fā),、市場(chǎng)準(zhǔn)入提供決策支持，就需要我們從宏觀入手分析宏觀形勢(shì)對(duì)業(yè)務(wù)帶來(lái)的影響,。

魅力因素:

用戶意想不到的。如果不提供此需求用戶滿意度不會(huì)降低;提供此需求,，則會(huì)大幅提升,。

期望因素:

提供此需求用戶滿意度會(huì)提升；不提供則降低,。

必備因素:

優(yōu)化此需求用戶滿意度不會(huì)提升,；不提供則大幅降低。

無(wú)差異因素:

用戶不在意的,。無(wú)論提不提供此需求,，用戶滿意度都不會(huì)改變。

反向因素:

用戶沒(méi)有此需求,，提供后反而降低,。

使用場(chǎng)景:

針對(duì)用戶需求角度出發(fā)的功能評(píng)估

以上三種模型從3個(gè)視角出發(fā)，已經(jīng)能夠覆蓋大部分的分析問(wèn)題了,，不過(guò)模型對(duì)于我們來(lái)說(shuō)只是基礎(chǔ)層次的框架,，框架下的骨肉就需要我們了解業(yè)務(wù)知識(shí)、并通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)填充,。

總的來(lái)說(shuō),，對(duì)于需要提高工作效率的職場(chǎng)人們，就需要深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析課程,，以構(gòu)筑自己的知識(shí)體系和能力框架,，提高數(shù)據(jù)分析能力來(lái)助力我們成為自己行業(yè)的佼佼者。