数据分析框架维度的关键词简单整理

数据分析的100个关键词

背景：此处属于个人查询简单整理，如有不适请谅解~

分析维度

业务拆解

一个复杂的业务进行拆分，将其分解成更小、更易于管理和实施的组成部分，将业务拆解成公式，业务就是Y，X就是其他小模块的业务，小模块也可以继续成为另一个公式Y，可以一直细分拆解下去直到最后一个X是一个可行的简单动作。

数据监控

业务到数据映射：将每个业务需求转换成数据指标，可以用计算机实现的单位

需求评估：

对特定数据分析项目所需的功能、特性或表现进行综合评估的过程，它的目的是确保数据分析项目能够满足实际的业务需求，并为组织提供有价值的见解和决策支持

统计口径

统计口径定义了如何从数据集中提取和计算所需的信息，包括数据的来源、分类、计算方法和标准等方面的规定

数据探查

对数据的初步、系统性的探索，以获取关于数据的概览、分布、模式、异常值等信息。这一步骤为后续的数据清洗、建模和分析提供了重要的基础和方向
数据统计：对收集到的数据进行系统、有序的处理和分析，以提取有用信息并得出相关结论的过程。这个过程包括数据的收集、清洗、整理、描述性分析、推断性统计等多个步骤

定期复盘：

按照一定的时间周期（如每日、每周、每月或每季度）对之前的数据分析工作、结果以及决策过程进行回顾和总结的过程

风险分析：

评估可能对数据分析过程和结果产生负面影响的任何不良事件的可能性的过程。它旨在帮助组织识别潜在风险，以便采取适当的预防和管理措施。定性和定量

风险排查：

一个系统性的过程，旨在识别、评估并应对在数据分析过程中可能出现的潜在风险。数据，技术，业务三个维度可以排查

复盘分析：

一个系统性的回顾和总结过程，旨在评估数据分析项目的实施效果、识别问题和挑战，并提炼出经验教训，以便在未来的数据分析工作中进行改进和优化

监控分析：

一个系统性的过程，它旨在持续跟踪、评估和优化数据分析项目的执行情况和结果

监控看板：

数据分析的监控看板是一个集中的、可视化的界面，它实时展示数据分析过程中产生的关键数据、趋势、指标和警报，以帮助用户快速了解业务状态和潜在问题

监控体系：

数据分析的监控体系是指建立在数据分析基础之上，用于监控和管理数据分析过程、数据质量和数据结果的一套系统化体系。它通过实时监控和分析，确保数据在高效、可靠、安全的状态下运行，以满足组织对数据质量和业务流程的需求

量化监督：

一种通过具体、可衡量的指标来监控、评估和优化数据分析过程及其结果的方法。这种方法旨在确保数据分析的准确性和有效性，并为决策提供可靠的数据支持

数据报表：

一种将数据分析结果以结构化、系统化的方式呈现出来的文档或工具。它通常包含了数据的汇总、统计、比较、趋势分析等关键信息，以及基于这些信息的解释、建议和结论

数据产品：

利用数据挖掘、统计分析和机器学习等技术，通过对数据进行收集、清洗、加工和分析，最终提供给用户有关数据的见解和洞察的产品

数据产品化/设计：

将数据作为核心资产，通过整合、分析、可视化等手段，将数据转化为具有商业价值的数据产品，以满足用户需求并为企业决策提供有力支持。

数据产品设计：

一个系统性的过程，旨在将原始数据转化为具有实际商业价值、易于理解和使用的数据产品

数据产品优化：

一个持续的过程，旨在提高数据产品的性能、用户体验和商业价值

数据处理：

将数据从原始形式转化为更易理解和使用的形式的过程，包括数据的收集、清洗、转换、聚合、存储、检索、维护和使用等多个方面

数据底层：

数据源层或底层数据，是数据分析流程中最底层的部分。它包括各种来源的原始数据，如数据库、文件系统、社交网络、API等

数据工具：

用于处理、分析、可视化和解读数据的软件和应用程序

数据看板：

一种将数据以图形、图表、指标及数据可视化的方式呈现出来的工具，也被称为仪表板或数据仪表板

数据拉取：

从各种数据源中收集、检索和提取数据，以供后续的数据分析和处理使用

数据敏感：

指个人或组织对数据及其代表的意义所表现出的应激式反应与洞察力。对数据的敏锐察觉能力和对数据背后业务含义的深入理解

数据清洗：

对数据进行系统性识别、审查和更正的过程，以确保数据的质量和准确性。在数据收集过程中，常常会出现缺失值、异常值、重复值等问题，数据清洗就是针对这些问题进行处理的过程

数据全链路：

从数据收集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析到数据可视化和结果应用的全过程。

数据全流程：

一个从明确分析目的到撰写报告的完整过程。通过这一流程，企业可以系统地收集、处理、分析和展现数据，以支持决策制定、业务优化和市场营销等方面的工作

数据日报：

日常数据分析工作的一种输出形式，它主要用于跟踪和报告数据的日常变化、趋势和关键指标

数据上报：

是将经过处理和分析的数据从一个系统或应用程序发送到另一个系统或应用程序的过程

数据设计：

是指根据数据分析的目的和需求，规划数据的收集、整理、存储和分析的过程，以确保数据的有效性和准确性。

数据维护：

是系统维护的重要内容之一，涉及数据内容的维护（无错漏、无冗余、无有害数据）、数据更新、数据逻辑一致性等方面的维护。它确保数据在整个分析过程中保持最佳状态，以支持准确的决策和业务洞察。

数据需求：

在数据分析过程中，为了达成特定的分析目标或解决特定的问题，需要收集、处理和分析的数据的具体描述和要求。

数据验收：

数据验收是在数据分析过程完成后，对收集、处理和分析的数据以及数据分析结果进行全面检查、验证和确认的过程。这一步骤旨在确保数据的准确性和可靠性，以及分析结果的正确性和有效性

数据预警：

通过对数据的实时监测和分析，当数据达到或超过预设的阈值或满足特定条件时，系统自动发出警报或通知，以便相关人员能够迅速采取相应措施进行干预或处理

数据月报：

在数据分析领域，企业或机构每月汇总并发布的关于数据分析活动、结果以及与之相关的重要指标的报告。这种报告主要服务于企业或机构的决策层和管理层，以便他们及时了解数据分析工作的进展、效果以及存在的问题，从而做出相应的决策和调整

数据展示：

数据分析的结果以易于理解和沟通的形式呈现给目标受众的过程。这一过程旨在通过有效的视觉化和解释，帮助受众快速理解数据的含义、洞察数据的模式，并基于数据进行决策

数据支持：

通过数据分析，从数据中发现、提取和呈现信息，从而为决策、规划、优化等提供有力依据和支撑的过程

数据指标架构：

为了系统地组织和量化业务表现而建立的，它涵盖了多个方面以确保全面、准确地评估业务或项目的表现

数据质量：

指数据在准确性、可靠性、完整性、及时性和一致性等方面满足分析需求和业务目标的程度。

数据质量测试：

通过一系列的方法和工具，对数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面进行验证、评估、优化和监控的过程

数据治理：

一种组织数据、规范数据、管理数据的过程，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面。数据治理旨在确保企业数据的一致性、准确性和可信度，从而帮助企业做出更好的决策，提高业务效率和竞争力。

数据周报：

一种定期汇总和分析数据变化的报告，主要用于向相关决策者或团队成员展示在特定一周内数据的变化趋势、异常情况、业务洞察以及可能的改进建议

战略分析&市场分析：指方向
行业分析：

对特定行业进行深入研究和评估的过程，旨在了解该行业的现状、趋势、竞争格局以及潜在机会

行业跟进：

数据分析的行业跟进则是在行业分析的基础上，持续监控和分析行业动态、数据变化以及市场反应，以更新和调整先前的分析结果，为企业的战略决策和业务运营提供持续支持

长期趋势：

在相当长的时间内，通过持续的数据收集、处理和分析所展现出的趋势或模式

经营分析:定目标节省成本
目标制定

目标拆解
目标分析
目标制定
指标管理
指标体系

目标达成

目标达成
经营考核
目标跟进
目标管理
目标监督
目标预警
指标达成
指标动向
指标完成

分析复盘

ROI分析
ROI提升：通过优化数据分析策略、方法和技术，提高投资在数据分析上的回报效益
成本分析
经营分析

商业分析:方向下的最优解
诊断优化：

一个系统性的过程，旨在通过深入分析和诊断数据，找出潜在问题，进而优化数据分析策略和流程，提升数据驱动的决策效果

增长分析：

通过深入探究数据来识别业务增长机会、理解增长趋势、评估增长策略有效性的过程，为什么会增长

增长优化：

一个系统性的过程，旨在通过深入分析数据来识别业务增长的机会，调整和优化业务策略，以实现业务增长的最大化

优化策略：

一个综合性的过程，需要从数据结构、数据预处理、操作方式、内存管理、并行计算、分布式处理以及监控评估等多个方面入手。通过不断优化这些策略，可以提高数据分析的效率和准确性，从而为企业提供更加准确、及时和有价值的业务决策支持

优化产品
优化方案
优化建议
异常排查
异动分析：

对数据表现不符合预期的情况进行深入探究的过程

因果推断
因素分析
用户分析
用户负向数据分析：

针对用户行为或数据中表现出的不利或消极趋势进行的分析。这种分析主要关注用户在使用产品或服务过程中出现的减少、恶化或下降的趋势，以识别问题、了解原因并制定相应的优化策略

用户画像
用户行为
业务诊断
异常分析
业务数据化：

一个系统性的过程，旨在将业务过程中的各种信息转化为可量化、可分析的数据，并通过数据分析来优化业务运营和决策过程

行为分析
效率分析
博主分析
销售分析
推荐分析
痛点分析：

对过程中遇到的困难、挑战或问题进行深入剖析的过程

提高业务数据分析效率
数据应用
数据优化
数据说服
数据驱动
定性分析：

一种非数值型数据的分析和解释过程，它关注于数据的特征、属性、分类以及相互之间的关系

发现痛点
发现问题
方法支持
分析规划
分析结论
分析经验
分析框架：

分析（目标，映射，分析），决策（假设，实验，策略），执行（推动，监控，复盘）

分析模型
分析算法结果
分析提效
高效分析
高效决策
跟进分析
拐点分析：

对数据的变化趋势进行深入分析，以识别数据从一种趋势转变为另一种趋势的关键点

广告分析
归因分析：

一种用于确定不同因素或渠道对特定结果（如销售、用户行为等）贡献度的方法。它旨在帮助组织理解哪些因素或渠道对业务成果的影响最大，从而优化资源分配和策略制定。找y影响大的x。

规模化团队业务分析
基于数据拿到成果
建设性意见
结构化分析：

一种面向数据流进行需求分析的方法，旨在减少分析活动中的错误，建立满足用户需求的系统逻辑模型

决策建议
决策支持
客户分析
库存分析
流程全分析
流量分析
逻辑思维
内控分析：

通过数据分析技术和方法，对企业的内部控制体系进行评估、监测和改进的过程。内控分析旨在确保企业资产的安全、财务报告的准确性和合规性，以及业务运营的效率和效果

趋势分析
商业决策
深度分析
深入理解业务数据
数据归纳
数据解释
数据决策
挖掘机会
问题定位
问题洞察
问题分析
数据敏感
数据敏感度

分析报告

调研报告
分析报告
书面建议
数据报告
专题分析
专题研究

数据挖掘

海量数据分析
数据科学

决策维度

策略输出
策略分析
策略分析
策略优化
策略推演：

利用数据分析技术和工具，对业务策略进行预测、评估和优化的过程。它基于历史数据和当前市场趋势，通过深入挖掘数据中的信息，为业务决策提供支持

策略制定
策略制定
策略产出
策略输出
分析方案

策略测算【归类到量化测算】
策略验证
策略落地
策略应用

量化测算
定量分析
量化思维
流量测算
趋势量化
数据建模
数值测算
策略测算

数据实验
实验原理

迭代分析
迭代功能
迭代监控

A/B测试：通过对比实验组和对照组在相同条件下的表现，来评估不同策略或设计变化对业务指标影响的统计测试方法。

A/B实验流程：目标，假设，预期；选取，样本，流量分组；开发，分组实验；分析，增量，归档

实验设计阶段：明确实验目的、选择实验指标、建立实验假设、确定样本量、选择实验单元和分组方式。
实验运行阶段：分配流量至实验组和对照组，确保两组用户特征分布相似，实施实验并收集数据。
实验评估阶段：对收集到的数据进行统计分析，检验实验组和对照组的差异是否显著，评估实验结果。
实验放量阶段：若实验结果显著且符合预期，可逐步增加实验组的流量，观察其对整体业务的影响。
实验归档阶段：将实验结果进行归档，包括实验数据、分析报告和决策依据等，以供后续参考。

A/B面试真题【八股文】

AB实验的常规实验单元有哪些？采用何种方式进行分组？

AB实验的常规实验单元通常有三种：用户、会话（session）、页面。其中，用户粒度是最常见的实验单元。分组方式一般通过哈希算法（如BKDR、MURMUR3、MD5等）实现随机分配，确保实验组和对照组的用户特征分布相似。

AB实验周期如何选择？需要考虑哪些因素

最小样本量：实验周期内累计样本量需要大于最小样本量要求，以确保实验结果的可靠性。
周末效应：一般产品周中和周末用户行为表现会存在差异，因此实验至少需要运行完整一周。
新奇效应：针对老用户，改版会对用户产生非持久性的行为驱动，这段时期的数据缺乏置信度，因此需要适当拉长实验周期

执行维度

业务落地

解决方案
进展跟踪
竞对分析
落地策略
落地方案

需求支持

产品支持

产品验收
产品优化
产运研配合
产运支持
开发协同
了解产品
了解业务
设计优化
协助产品

业务支持

每日运营
数据化运营
数据运营
体验优化
系统方案
系统优化
项目交付
业务洞察
业务分析
业务改进
业务观点
业务建议
业务驱动
业务梳理
业务优化
支持运营产品

算法支持

给出算法改进建议
模型设计
识别算法定位问题
数据建模
数据科学
统计建模
支持算法设计开发

开发支持

软件设计
深入研发

数据培训

数据培训
推广数据驱动文化
推进数据应用
自动化体系