北京哪治疗白癜风比较好 https://disease.39.net/yldt/bjzkbdfyy/无论是产品还是运营，都离不开去用数据分析、解决异常问题。但是，在我们找到数据后，数据并不会直接告诉我们答案，我们需要做的就是把问题转译成维度和指标，然后提取数据，之后才是分析、解决问题。数据分析是产品、市场、运营等岗位的基本技能，越来越多的招聘要求中，将数据分析视作基本要求。当然，大部分情况下，业务需要的数据分析是非常基础的，只需用Excel做基本的统计计算，无须像专业的数据分析师，手握SQL和R，运用回归、分类树等算法，输出高精尖的报告。从业务场景出发，数据分析是问题驱动的。也就是说，每一次启动数据分析，本质是发现问题、翻译问题、归因问题和解决问题。基于数据，发现问题是数据分析的第一步。问题之所以被称为问题，是因为数据表现不符合“常理”或逻辑，正所谓“事出反常必有妖”。01发现问题：异常与锚点大学时上普通心理学课程，讲到精神障碍一章定义“正常行为”时，老师课上讨论过“正常”的定义——是取平均值，还是取众数，还是取中位数？数据分析中也是如此，“常”是什么？“常”可以是时序中的历史数据。比如App的日活用户数（DAU），我们要判断它是否正常，通常需要参考T-1、T-7、T-30的DAU，计算环比增幅（降幅）。“常”也可以是竞品或者行业均值的指标表现。例如，