七週速學資料分析（業務知識篇）
在前面我們提到了Excel、資料視覺化、資料分析思維、資料庫知識，統計學知識，但是有了這些知識還不是足夠了，還需要學習Python/R和業務知識，因為資料分析是針對各種各樣的業務的，但是很多人對於這些業務不是很清楚的，所以如果想加入資料分析行業的時候一定要多多瞭解一些業務的知識，這樣才能夠更好的分析資料。
不過，很多人對於業務知識不是怎麼重視的，甚至嗤之以鼻，其實，對於資料分析師來說，業務的瞭解比資料方法論更重要。業務的種類有很多，資料分析師對於這些知識都不是很瞭解，所以有時候不能夠從全面的角度進行觀察資料，所以說，業務知識的瞭解都是很重要的。資料分析人員可以選擇性的挑選部分內容。瞭解業務的資料分析師在職場發展上會更加順利。
下面就給大家總結幾個網際網路領域的指標和業務模型，這些網際網路領域的業務知識都是通用的框架。
首先說的是電商和消費模型，所謂的電商和消費模型是以商品的交易、零售、購買搭建而起。包括客單價、復購率、回購率、退貨率、購物籃大小、進銷存等商品概念。
其次說的是市場營銷模型，一般來說，市場營銷模型是以傳統的市場營銷方法論為基礎，圍繞使用者的生命週期建立框架。包括使用者生命週期，生命週期價值、使用者忠誠指數、使用者流失指數、使用者RFM價值等。
然後說流量模型，流量模型的來源就是從早期的網站分析發展而來，以網際網路的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播週期、停留時間等內容。
接著說產品運營模型，產品運營模型一般是以移動終端為主體，圍繞某種準則搭建起資料框架。包括使用者獲取、使用者活躍、使用者留存、營收、傳播，以及細分指標。
最後說的是使用者行為模型，一般來說使用者行為模型就是通過使用者在產品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。包括使用者偏好、使用者興趣、使用者響應率、使用者畫像、使用者分層等內容。
由此可見，在業務知識之外的業務層面的溝通也很重要。業務學習沒有捷徑，雖然掌握了諸多模型，但是不同行業間的業務也會給資料分析師設立門檻，想進入這個門檻不是一件容易的事情，這些都會影響到分析報告的質量。
以上的內容就是小編為大家解答一下這個問題，通過上述的內容不難發現業務知識的學習是一個比較重要的事情，大家在學習業務方面的時候可以多多關注我們的文章，這樣才能夠學到更多的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。