用数据解决业务问题
数据素养进阶：Data Fluency
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
场景——用户参与度下滑
- Katia 就职于一家为企业提供软件解决方案的科技初创公司
- 她在审查 KPI（关键绩效指标）
- 她发现用户参与度指标下滑：
场景——将业务问题转化
结合分析技能与业务知识，她提出了几个分析问题：
活跃用户数量的趋势如何？
哪些功能导致客服工单增加？
用户参与度与软件性能是否相关？
现在她可以用数据和分析做进一步调查了
数据素养行为
用明确的 KPI 识别业务问题
将业务问题转化为可用数据回答的具体分析问题
识别业务问题
数据素养技能：
- 对驱动业务的 KPI 有深刻理解
- 监控这些 KPI 以发现问题
- 定义新的 KPI 以监测举措成效
- 为 KPI 设定目标，确保表现符合预期
构建分析问题
- 将业务问题转化为规范的分析问题
- 便于用数据来解决这些问题
- 提出 SMART 问题：
- Specific 具体、Measurable 可度量、Actionable 可行动、Relevant 相关、Time-bound 有时限
- 使分析方案直指业务问题
利用跨职能专长
- 跨职能协作很重要，因为它有助于：
- 获取多元视角、领域专长和数据来源
- 加深对业务问题的理解
从而提出更有洞见、且更相关的分析问题！
让我们练习！
数据素养进阶：Data Fluency
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