数据分析思维-数据分析思维有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析思维的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析思维的解答，让我们一起看看吧。

1. 3w1h分析法全面构建数据分析思维？
2. 企业如何采用数据分析的思维对客户进行分类？

3w1h分析法全面构建数据分析思维？

在一般的项目中，Why和where往往不是什么问题，或者说对项目经理的时间管理影响较小，因此可简化为3W1H，也就是确定要做什么，不做什么；先做什么，后做什么；谁来做；怎样做才更有效。

基于此，项目经理可以按以下三个步骤来梳理工作：

（1）分析要做什么、不做什么，以及先做什么、后做什么

解决What和When的问题。事有轻重缓急，事情的重要程度和紧急程序直接决定其处理的优先级。虽然很多事情来势汹汹，但并不表示一定要当即处理，有些事情只是静静的躺在那儿，也并不意味着要“等有了时间再做”。

（2）分析由谁来做

解决Who的问题。虽然我们提倡项目经理要以身作则、亲力亲为，但并不是说每件事项目经理要亲自去做。对于下属可以胜任的事情，就把它分配出去。如果出现项目经理很忙、下属很闲的情况，那就说明项目经理你做得太多了，不要和你的下属抢事情做。

（3） 如何让工作更有成效

做不做、什么时候做以及谁来做的问题都解决了，剩下就要解决怎么做才能让工作更有成效的问题了。在这里我们不是要讨论编码或写文档的技巧，而是个人的习惯和认识，这对工作成效的影响更是本质上的。

企业如何***用数据分析的思维对客户进行分类？

企业可以***用数据分析的思维对客户进行分类，从而更好地理解客户需求、制定个性化的营销策略和提供更好的客户服务。以下是一些常见的方法：

1. 基本数据分类：企业可以根据客户的基本属性进行分类，如年龄、性别、地理位置、消费习惯等。通过这些基本数据的分析，可以初步了解不同客户群体的特征和行为，为市场定位和目标客户群体的选择提供参考。

2. 行为数据分类：企业可以收集和分析客户的行为数据，包括购买记录、浏览历史、点击行为等。通过对客户行为模式的分析，可以对客户进行分类，如购买频率高的忠实客户、购买金额高的高价值客户等。这种分类可以帮助企业识别出重要客户，制定个性化的销售推广和客户关系管理策略。

3. RFM分析法：RFM指的是最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）。企业可以根据客户的RFM值进行分类，将客户划分为不同的群体，如重要价值客户（最近购买、频繁购买、高金额）、沉默客户（长时间未购买）、新客户等。这种分类方法可以帮助企业更好地了解客户的购买行为和价值，以***取相应的营销策略。

4. 利用机器学习算法：企业可以利用机器学习算法对客户进行分类，根据大量的数据训练模型来预测客户的分类。例如，可以使用聚类算法将客户划分为不同的群体，或使用分类算法预测客户的购买偏好和潜在需求。这种方法可以帮助企业更细致地了解客户，为个性化的营销和服务提供依据。

无论***用哪种方法，企业在进行客户分类时应确保数据的质量和准确性，并将数据隐私和安全放在首要位置。此外，分类结果需要经常评估和更新，以适应市场和客户需求的变化。

第一步要先建立你分析的纬度，也就是说你想要怎么分析，结合你要的结果。

举例说明，如果想通过分析把客户做划分，就要先设置一些客户的等级标准，然后把数据拿进来做筛选。然后再提取行业，合同额等等相关信息。

到此，以上就是小编对于数据分析思维的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析思维的2点解答对大家有用。