接地气的陈老师的文章

用户复购分析怎么做？一份超详细的知识地图快收好！

“1个老用户比20个新用户更有价值” 是很多运营挂在嘴边的理论。可一到真刀真枪做数据分析的时候，又变成了让人头大的问题： “复购行为咋分析！” 就算计算出复购率指标，除了“要搞高”以外，又能干些什么呢？今天系统讲解一下。 01 复购分析的

“为啥我做的数据分析报告领导不满意？！”是困扰很多同学的问题。特别是，有时候领导会嫌弃“报告太细了，要有重点”。有时候领导又嫌弃：“太粗了，要细点”到底尺度是啥，该咋拿捏… 问题的关键在于：数据分析报告，首先是一个报告，得有清晰的报告

“能不能建个模型，分析下怎么决策！” 是工作中经常被问到的问题，也让很多数据分析师头大。 “这决策咋做，还能建模？咋不让我去算命呢！” 是常见的吐槽。其实数据驱动决策，有一套模型可用，但是有很多前提条件限制。今天跟大家系统分享一下，看完

你做的销售分析报表，是不是也是：分产品，地区，销售团队维度，罗列一大堆同比，环比达成率。然后……没有然后了。除了「要搞高」，啥也发现不了。工作中被领导diss，面试被嫌弃：「没深度」。诉苦大会 Stop！今天陈老师带大家一文看

很多同学会困惑：到底什么才是数据分析方法？因为网上对于数据分析方法的描述，有些抄袭自营销学书本，比如4P、 PEST ；有些则抄袭自统计学书本，比如相关分析，回归分析。可真到做分析的时候就傻眼了：眼前的问题到底该P一下还是回归一下

随着数据分析岗位招聘越来越内卷，问“你用过/建过什么模型”的也越来越多。这个问题很容易给人“面试造航母，工作拧螺丝”的感觉。实际工作中，真的要搞那么多模型？？？搞得很多同学在疑惑： l 到底数据分析师要懂多少算法模型？ l 工作中真的要用

有同学问：领导总让我们挖掘用户需求，咋个挖掘法？特别是手头还没什么数据，最多只有一个用户购货记录，感觉挖不出东西。今天系统解答一下。做用户需求挖掘上，有很多很流行的无解，今天也一并澄清。 1 用户需求挖掘的错误做法这个段子很多人都听过：

用户画像能不能提升付费率？肯定能，问题是：怎么干？前几天就有同学A，在面试的时候遇到这个问题。同学A举手：这题我会！构建RFM模型，把用户分成27类，然后重要价值客户（111）给予VIP资格，重要保持客户（011）要主动保持联系……熟练地

有同学问：到处都看到吹用户画像的，可就是没见过真正例子。今天我们来一个：利用用户画像提升交易额的实战例子。而且这个例子就发生在我们身边，我带娃的时候刚刚碰到的，还新鲜热乎着呢。 1 一个活生生的用户画像实例前段时间，天高气爽，凉风微抚，