制定分析性问题

构建分析性问题

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

过渡到分析世界

  • 在转换过程中，我们从业务走向分析环境。

  • 目标是形成一个或多个分析性问题。

  • 使用 SMART 方法：

    • Specific（具体）
    • Measurable（可测量）
    • Actionable（可行动）
    • Relevant（相关）
    • Time-bound（有时限）

左侧为业务环境中的问题。右侧为与业务问题相连的分析性问题。

构建分析性问题

形成分析性问题的步骤

形成分析性问题的步骤

  • 从业务问题中提取关键信息
  • 拆解业务问题
  • 细化分析性问题
  • 复核相关性
构建分析性问题

请考虑以下场景

短租在线市场

Cozyspace.com 标志

业务问题：

我们在12月的活动，对美国频繁出行用户的预订率影响如何？

构建分析性问题

提取关键信息

我们在12月的活动，对美国频繁出行用户的预订率影响如何？

 

  • 目标：衡量活动效果。
  • 指标：Booking rate
  • 聚焦：US market 与 frequent travelers 群体 DNT_CURLY_TAG_4
  • 时间范围：December
构建分析性问题

拆解业务问题

  • 询问：为回答业务问题，我们需要从数据中了解什么？
  • 可能需要多个分析性问题。

 

活动前一个月的预订率是多少？

活动期间的预订率与基线相比是否有差异？

将一个业务问题拆分为三个分析性问题

构建分析性问题

细化分析性问题

  • 使问题尽可能具体、聚焦。
  • 思考回答所需的数据。

 

基于预订数据，活动期间的预订率相较基线是否有统计显著的提升？

思考如何细化分析性问题的人。

构建分析性问题

与业务问题对齐并确认相关性

  • 确认拟定的分析性问题能回应业务问题。
  • 这有助于确保我们在解决业务问题的正确路径上。

人们在查看信息

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开始练习！

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