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数据分析
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数据分析终极一问：自然增长率，到底怎么算才合理？
提到数据分析中的难题，那自然增长率必须拥有姓名。自然增长率到底怎么算才合理？这是困扰不少人的问题。在本篇文章中，作者分析了理论上的自然增长是怎样的，并且总结了其面临的来自现实的挑战，理论上我们可以如何破局，以及现实中面临着怎样的无奈。数据分
领导对数据的期望值太高了！该怎么破？
这几年，随着数字化进程的加快，越来越多的企业开始重视数据分析。但是，很多领导都是外行人，指导工作的时候难免会期望值过高，让数据分析师特别头疼。本文作者基于自身工作经验，对这个话题提出了自己的一点看法，与你分享。做数据的同学们，最怕被人喷：“
如何利用数据，证明新业务的可行性？
本文用一个有趣的故事为例，从多个角度不断深入分析了如何用数据证明新业务的可行性。临近年底，很多同学在做2020的规划，其中有一项很让人挠头的任务：分析新业务可行性。因为过往每次做，不是数据太少压根没法分析，就是做实验被质疑：“有没有代表性？
都2020年了，别再迷信啤酒与尿布！数据分析的真相在这
想必很多人都听过啤酒和尿布的传说，这两样物品放在一起，销售量比单独售卖要高得多。然而，现实生活中啤酒与尿布并不会捆绑售卖，更没有因此销量大增。但是，支持这个故事的关联规则算法却是存在的，并且被广泛运用。本文作者对此展开了三方面的分析，与你分
如何做好用户生命周期分析？
对于产品经理们来说，我们需要了解产品各个时期的用户特点，从而保证在整套流程中，我们都能辅助相应部门，在不同阶段制定出适合的策略激发更多新用户的加入，提升客户的转化和留存。所以做好用户生命周期的分析是非常重要的。本文作者就此分享了他的几点经验
数据分析，如何赋能业务？
二营长，你他娘的意大利炮呢！新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。今天我们系统解答一下。前方剧
在缺少数据的B2B行业，该怎么展开分析呢？
数据多了当然好分析。那么面对并非足够的数据，如何才能进行数据分析呢？上一篇B2B行业基本分析思路写完后，很多同学在抱怨，说自己公司根本没有数据，该怎么分析呢？这个时候一定要牢记这八字字真言：所以，做B2B分析，第一步就是：停止抱怨，认真梳理
十张图，看数据分析如何赋能销售
作为一线的销售人员，他们头顶KPI，面对客户的冷眼还要笑脸相迎，压力山大。而“数据助力业务”口号喊了很多年，到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。本文作者以销售部门为例，讨论数据分析如何赋能销售。“数据助力业务”口号喊了很多年，
4大方法，因果关系分析的总结，都在这了
因果关系是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。一般来说，因果还可以指一系列因素（因）和一个现象（果）之间的关系。对某个结果产生影响的任何事件都是该结果的一个因素。本文作者详细介绍了数据