在数据驱动的时代，数据分析成为决策制定的关键。然而，如何有效地进行数据分析，却是许多人头疼的问题。分享四个黄金模板，优化数据分析思路，更加精准地把握数据的核心。

思路1：陈述式分析

适用问题：“你去看看销售/业务/货物/用户/后勤状况”
使用情景：没有清晰的要求的领导者/企业，首次查看商业数据

这个时候的要点就是：把事情说明白，清楚是首要条件。所以，不要着急，也不要一次提交太多的资料，否则所有人都会指责你，说你的分析不够清楚。这个时候，他就可以按照“现状→目标→总体进展→分部进展”的思路来进行。

例如，“对用户进行分析”，可以进行以下的说明:




如果总体上没有什么大的问题，每个小部门的工作都很顺利，那他们也不会有什么怨言，只会说一句“干得不错，继续关注”。当整个计划出现问题时，所有人都会下意识地认为， A部门的工作很好，而 B部门却做不到。

注意特殊情况特殊处理！最典型的情况就是，你把自己部门的资料看过好几次，然后再把你的资料上报给上面，而上面却不知道你的具体情况。这个时候，不能操之过急，一堆数据把老板弄晕了，十有八九会被打上“思路不清”的标签。冷静地说几句话，会更好一些。

思路2：探索式分析


适用问题：“最近销售/运营/商品/会员/物流指标为什么没达标？”
适用场景：领导/业务有明确问题，但没有具体的怀疑对象

这个时候的关键，就是要把所有人的想法，都导向一个具体的，可以改善的目标。这才是最关键的！许多学生一遇到问题，就会把当前的情况一遍又一遍地说。比如，如果你问“为什么用户消费少了？”他就憨憨答一句：“因为客单价低了”。

那是当然的，消费=用户数*消费率*客单价，客单价低了消费肯定少。问题是，为什么客单价格会这么低？是因为货物的问题？难道是促销活动太多？这也是所有人都想要知道的，所以在进行探索性的分析时，每个人都要把问题分解成不同的部分，让每个人都能承担起自己的责任，这样才能落地解决方案。


思路3：检验式分析

适用问题：“我们近期的会员消费下降是否与和优惠政策调整有关？”
适用场景：领导/业务提了一个明确的分析要求，期待回应

在这个时候，关键在于：把其它的可能都排除在外，把注意力集中在核心议题上。虽然这只是一种假设，但我们要调查的东西还远远不止这些。但是，如果你说：“证实是政策调整造成的后果”，那就是说，你选择了“不是执行问题或外部问题”。如果没有排除什么显而易见的问题，大概就是：“你的分析不够透彻，我说什么，你就做什么？”

在这一点上，需要积极地收集：还有哪些业务假设。有些东西，是所有人都知道的，不需要考虑，可以忽略不计。最普遍的假定是：这是一个战略上的问题，或者是一个执行上的问题。

比如“会员消费下降与打折是否有关联？”拆分开就是：

假设1：因为调整了优惠，部分会员不满，导致不消费
假设2：优惠政策没问题，但是宣传力度不足，很多会员还不了解




另一个常见的假设，是自己部门的问题or友邻部门的问题。

比如“会员消费下跌和优惠正常有没有关系？”拆分开就是：

假设1：因为调整了优惠，部分会员不满，导致不消费
假设2：优惠政策没问题，但是本季商品不行，再优惠也没用

这个时候，就是对数据分析师能力的考验了。因为很有可能你的上司，就是要把责任推到其他人身上（或者防止有人推卸责任），所以搜集证据，就显得尤为重要。这两者孰优孰劣，取决于搜集到的正反两种情况，越是资深的数据分析人员，就越是能够搜集到足够的证据，来证实上司的猜测是正确的！


思路4：测试式分析

适用问题：“如果我们调整政策/更换商品/改进版面，是否能解决问题”
适用场景：领导/业务提出一件还没有发生、计划要完成的事情

在这个时候，有三个重要的问题要搞清楚：这个测试是不是真的要做，要做什么级别的测试，要做的是什么？？

1、如果计划的事情，是历史上从未发生过的（比如上一个全新的产品），那必须测试，不然没法下结论；
2、如果计划的事情，历史上做过类似的（比如投优惠券，以前也投过），那可以拿历史数据做一定参考；
3、如果计划的事情，可以小范围测试（比如让部分业务员改话术，选部分用户投券），那么优先考虑做AB分组，通过ABtest对比差异
4、如果计划的事情，没法小范围测试（比如修改渠道政策，一旦公布开弓没有回头箭），那么就得先做调研，再通过数据测算，让大家有心理准备

根据计划类型来提供实验建议。

另外，在实验前，一定要记录清楚以下信息，列清楚了才好做分析：

1、本次对业务调整的点是XX
2、本次调整，期望的目标是改进XX指标
3、本次没有调整XXX影响因素

比如，你想要优化广告的效果，就必须要写好，这一次的更新，是不是修改了广告的主体，或者是关键词，或者是产品/折扣，这样才能更好地进行各个版本的比较。如果一次性大改太多，那就只能看整体效果了，没法具体到细节。


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| 课程评价及经验分享
今天的内容是来自4位在学员转行经验分享，有在职十多年遇到瓶颈的同学，也有专科毕业一两年的同学，也有做财务相关工作的同学，他们的经历或许与你相似，一起来看看他们的转行故事：

NO.01 李同学

毕业已经10多年，年纪大了之后职业就出现了瓶颈，在很长一段时间出现了职业停滞，薪资待遇虽然还不错，但整体来说，对于未来发展感到有危机感，也在考虑未来的职业方向。

了解到cda认证和数据分析相关技能培训，继而看到了咱们培训的课程，很符合自己的需求，权衡之下，远程参加培训。在3个多月的培训过程中，吸收了系统而专业的知识，讲师都很耐心而专业。

课程还没结课的时候，看到了就业老师提供的招聘信息，很心动，找就业佟老师了解了企业招聘的具体情况后，自己研究后去面试，笔试题过了，不过和面试官的交谈中，还是比较受挫的，面试官觉得我完全没有数据分析的经验，因为认可我的学习能力，最终给了机会，但薪资压的很厉害。

后来又和佟老师沟通了很久，一天的时间，佟老师不厌其烦的一遍遍指导我调整简历，同步我在招聘网站上修改。简历内容调整的同时，还会和我一起想说辞，怎么让自己更好的去展现简历的内容。立刻我就收到了郑州本地的一家企业的数据仓库相关岗位的面试邀请，真是立竿见影。我这边收到了两个意向offer后，佟老师又帮忙分析两家offer的利弊和发展，最终选择优先去数仓入职。

很感谢CDA的每一位老师对我的帮助，很感谢这段学习经历，不仅让我学到了很多知识，也让我的人生规划更加的清晰。祝愿每一位参加课程的同学都能够有属于自己的收获，祝愿CDA的每一位老师都能够工作顺利，也祝愿CDA能够越办越好，希望每一位CDA学员都能够找到自己心仪的工作。

NO.02 郭同学

我于2019年毕业于山西机电职业技术学院,专业是数控技术，专科院校，19年毕业之后就去昆山工作了，那是第一次正式的步入社会，进的第一个公司，挺激动的，也挺有干劲的，工作了一段时间之后，觉得自己就目前所掌握的东西太少了，让我看到了自己的天花板，但是我不甘心，想走的更远，这时我发现自己对数据分析挺感兴趣的，很喜欢作数据，觉得数据是一个很神奇的东西，于是，我辞去了原有的工作，毅然决然的来到了北京，当时目标很明确就是奔着数据分析这个工作来的，刚开始也找了几家培训机构看了一下，有一天下午我在百度上看到了CDA，当时就咨询了在线的老师，随后就来到了现场，感觉氛围很好，最终我选择了CDA这个平台,于是我果断报班,开启了自己的学习之旅.

首先课程是非常好的,课程采用现场直播加线下授课的方式,时间3个月,课程内容层层递进从EXCEL/POWER BI/SQL/PYTHON/机器学习,基本覆盖当前就业市场所需要的技能由简单到难,先讲解工具的使用,再就方法论进行讲解,结构非常清晰,前面有一些课程拉下了,课程节奏又比较快,我只有压缩自己的时间不断学习。目前也在重温回顾之中，其次这里的师资队伍是非常强大的,有大公司背景的,也有高校的博士。他们的讲课风格风趣幽默,能够结合当下最前沿的东西进行旁征博引;深入浅出, 能够将晦涩难懂的知识点通过通俗的语言讲出来;讲课非常有耐心,对于同学的问题能够及时耐心地讲解,最后是这里的同学们,这里有在校学生,有转行的,大家有着共同的目标,找到了一起奋斗的一群人,置身于这个环境中上课可以一起听讲,课间可以一起讨论,比自己一个人学习效果好的多,在茶余饭后谈一谈各自领域有趣的事情,不经意间增加了自己很多见闻.在这过程当中还结下了深深的友谊.

经过自己的努力和贾老师的帮助,最终找到了一份满意的工作.CDA帮我解决了2个问题,第一个是在我原有的数据分析的基础上又教会了我很多,感觉自己又进步了到了;第二个问题是视野的问题,如果没有这个平台,我可能就接触不到这样的课程,接触不到这么优秀的老师和同学,这段经历不但拓宽了我的视野,还提高了学习能力和解决问题的能力,增加了我的人生体验,为以后打下了坚实的基础.

很感谢CDA这个平台，教会了我很多知识，让我获得了更多的机会，希望这个平台会越来越强大，谢谢！

NO.03 丁同学

我本科是财务管理专业，毕业后没有找到对口专业的工作，就先找了一个偏业务的工作过渡，当看到朋友通过CDA数据分析平台培训后找到了不错的工作，自己也选择了数据分析培训。一开始学习数据分析，由于没有相关的工作经验和理论知识，需要花大量时间琢磨每天的内容，而且，CDA培训节奏比较快，不过每位老师都很热情，细节做得很到位。由于是没有相关工作经历，在求职阶段问题非常多，好在遇到了一位脾气特别好的佟老师，算是很幸运啦。最终，在老师的帮助下，我找到了8k+的工作，这个待遇在西安是不错的。感谢CDA，让我实现了职业转型。

现在是数据时代，所以能掌握数据分析能力是关键，我很幸运转型到了数据分析领域。

CDA数据科学研究院是非常专业的数据分析培训平台，不仅有专业的授课，而且还有CDA证书和专业的就业指导。授课方面时间安排比较紧凑，在短时间内可以快速学习掌握数据分析相关知识，每天知识量比较大，需要在课下时间好好复习，如果学完一遍后感觉还是感觉没学会，可以自己反复学习录制视频，或者再跟班学习，在老师和个人的努力下，学习效果还是有保障的。CDA证书方面，在学完SQL和统计学课程后就可以CDA一级证书考试，这个证书有含金量，面试的时候有几家公司明确表示CDA可以证明数据分析的实力。就业方面，这是我最薄弱的地方，其他同学在几天内就拿到了offer，最后祝愿CDA各位老师和学员幸福快乐，健康生活

NO.04 陈同学

5年前毕业于江西财经大学的会计专业，毕业后，一直在做财务类工作，但很快就遇到职业瓶颈。由于担心自己的职业发展问题，一次偶然机会了解到了数据分析相关职业的信息，于是决定选择尝试进入数据分析领域，经过几次对比后，选择了CDA数据分析平台学习。CDA数据分析的课程密度很大，每天都在讲新内容，一开始自己不是很适应，好在CDA的老师都很负责，感谢各位CDA的老师。现在工作中也会用到数据分析的思维，当然啦，非常的简单，也就用到了excel，但也让我见识到了数据分析的魅力，想在这方面有进一步的发展。

我参加的是5月份的广州就业班级课程，班里的氛围非常好，还有很多技术大神也和我们一起来接受培训，像极了学生时光。课程的压力虽然挺大，讲课的老师授课很专业，上课讲解很细致，结构清晰，这也是职业培训和学校教育最大的区别。也意味着我们得花更多的时间在知识的吸收和掌握上，痛并快乐着。

感谢各位老师和同学们的帮助，让我更好的进步，助教老师随时的答疑，班主任老师带来的温馨。课程结束，就业老师指导简历，梳理之前的工作内容，面试了一周，让自己找准自己的定位，最终进入百捷从事数据分析工作。职业转型不仅需要勇气，更需要合适的平台和靠谱的老师指导，再次感谢CDA的每位老师。

| 最后
您无需担心专业背景，文科商科出身亦可轻松入学。数据分析是数据科学中对专业背景要求较低、薪资待遇提高最快的领域之一。本课程旨在帮助您降低数据领域的门槛，通过专业技能的传授和实战项目的实践，助您快速掌握业务数据分析所需技能。重点培养Excel、MySQL、Power BI等软件操作技能，数据清洗与可视化能力，以及独立撰写业务报告的技巧。

除了优质师资团队外，我们还提供班主任和助教答疑服务、职业规划团队的指导，为您顺利进入企业就业铺平道路。无论您是零基础学生、转行人士，还是已从事数据相关工作多年的专业人士，我们都欢迎您的加入。立即踏上数据分析之旅，掌握数据在各行业的应用，提升数字化工作效率，实现个人职业发展的新突破。快来报名吧，迎接挑战，赢得未来的辉煌！

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