数据分析课程竞品（竞品数据分析师）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析课程竞品的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、这么多第三方拼多多竞品数据分析软件，我们到底选哪一个好啊？

• 2、淘宝 竞品数据分析 软件

• 3、【压箱底干货】数据分析如何快速了解业务？

• 4、数据分析进阶必看干货！销售额下滑详细分析案例

一、这么多第三方拼多多竞品数据分析软件，我们到底选哪一个好啊？

做软件是一个团队的事情。如果说你要开始学计算机语言。没有基础，也没人交的话。学起来会很困难。而且也费很长时间。你也可以下载c语言，这样应该会快的多吧。祝你好运，能成功吧。。

二、淘宝 竞品数据分析 软件

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三、【压箱底干货】数据分析如何快速了解业务？

数据分析是一个业务属性很重的工作，需要对业务有足够的了解，才能产出有价值的分析和建议。这一点是很多数据分析师的共识，包括很多想入行的朋友们都知道了解业务的重要性。

可是问题来了：我也知道业务很重要，但是业务究竟是什么？包括哪些内容？我应该要怎么去了解？了解到什么程度？我应该怎么下手去学习业务？是不是有种懂得了很多道理，但依旧过不好这一生的感觉，那是因为我们只知道要学业务，却很少有人告诉你要怎么学，这也是很多刚入行朋友们的痛点。所以，这篇文章我们就来详细地聊一聊，业务究竟是个啥？我们应该怎么学？

首先要了解所在公司或业务的商业模式。所谓商业模式，就是公司依靠什么样的产品和服务，通过何种方式赚钱。互联网时代到来了，很多公司的商业模式和传统公司大有不同，在传统公司里，我们生产产品A，就出售产品A给用户，非常直接。

互联网时代的商业模式却变得很复杂，我们经常会说，羊毛出在狗身上，猪来买单，我们应该也深有感触。比如，我们每天花费大量的时间在抖音上，刷自己喜欢的视频，抖音也会推荐更多我们喜欢的内容，占用我们更多的时间，以获取更多的用户使用时长。但是，我们使用抖音并不需要付费，抖音赚钱的方式是通过汇聚了大量的用户后，纳入第三方广告主，通过广告获取收入，同时，随着直播的兴起，抖音上也入驻了很多商家，在抖音上的每一笔成交平台都会抽佣，这个也是不小的收入。所以，这么来看，我们虽然没有直接为抖音付费，但是间接地为抖音创造了价值，用户、广告主、商家都会为平台贡献收入，这就是抖音的商业模式。

除此之外，下面列举了几种常见的商业模式：

1、直销模式

常见于快消品，如戴尔、雅芳等，直销可以降低企业的营销费用，上百万直销人员遍布在全国各地，这是一支非常可怕的力量。

2、分销模式

分销模式的好处就是分销人不需要任何投资，只要他有足够多的流量和资源即可。

3、O2O模式

有些行业存在一定的特殊性，无法直接通过电商平台实现交付，那最好走O2O的模式，商家既能多销售，用户也能享实惠，美团就是一个代表。

4、B2B、B2C、C2C模式

电商的模式主要就三种，分别为B2B、B2C、C2C模式，代表平台分别为阿里巴巴、京东和淘宝。

5、拼团模式

拼多多的出现让拼团模式得到了极大的推广，拼团让用户既有参与感，又能享受实惠，这是非常符合人性的一个营销方式。

第二个要了解的就是产品。

首先，我们的产品是什么样的？它的用户是谁？它是解决用户什么样的痛点？这个其实跟商业模式也挂钩，也属于商业模式的一部分，就是你给什么样的目标用户解决什么样的痛点。

第二部分就是我们产品现在处于什么样的生命周期，所谓的生命周期可以这么理解，任何一个产品从开始到最后的消亡，它都要经历一个从出现，到增长，到最后消亡的过程。像之前的校内网/人人网，一开始疯狂增长风光无两，到最后被收购，也就几年的时间。任何一个产品都有一个生命周期，只不过这个生命周期有长有短。

那我们当前我们的产品处在生命周期的哪个阶段？是处于产品研发阶段？还是已经研发完成，需要进入市场做小规模的市场验证的引入期？还是已经完成产品验证，可以大规模推广投放的发展期？还是已经进入需要变现和追求利润的成熟期？亦或是已经到了衰落期，要做好老用户的承接和转移？因为不同时期的产品我们的方案和策略是不一样的。

任何一款产品都有使用成本，在产品设计的时候，我们会希望用户怎么去用我们产品，会设计用户使用的关键路径。但即使如此，用户还是会因为各种使用的问题而流失掉，这个时候就需要运营出马了。

有好的产品了，那么怎么把我们产品的价值能够以更快更有效的方式去触达到用户，让用户尽快地体验到我们产品的核心的功能和价值，这就是运营干的事情。这里推荐一下黄有璨的《运营之光》，关于运营的内容讲得非常好。

运营的工作内容很多，有用户运营、内容运营、社群运营等等，而且有的业务还有线上/线下的运营，我们的业务涉及到哪些？每部分的运营策略是什么样的？而且现在都在追求精细化运营，把钱花在刀刃上，还会涉及到用户分层等等。

所以，我们可以找到运营的同学，向他们去了解：

1. 运营的主要内容有哪些？用户运营、内容运营、社群运营、活动运营等，以及各部分目前的主要工作内容是什么？

2. 是否有线上、线下的运营？策略和侧重上有何区别？

3. 是否进行了精细化运营和自动化触达，如有，是哪些方式？

有了好的产品和运营，我们还要知道我们的用户在哪？比如说我要做一个面向年轻人的内容性产品。那产品做完之后，我可能会想，产品目标的这个年轻群体很可能在知乎上，那我就去触达知乎上的人群。

我们要清楚目标人群大多活跃在哪些平台，我们有哪些渠道可以触达到他们？而且还要注意一点，那我们从不同渠道获取的用户质量怎么样？例如，我们的产品是一个知识问答型的平台，那如果我们去虎扑上去获取用户，由于用户的调性不符，用户的质量可能就不会很高。所以我们要看不同渠道的一个投产比，以此来衡量各个渠道的用户质量。

我们将复杂纷乱的渠道简化为需求模型，并由此推出渠道三大定律：

1. 量级定律：同一个渠道，想要获得的量级越大，CAC越高；

2. 时间定律：同一个渠道，越早进入，CAC越低；

3. 精准定律：不同渠道，越精准，CAC越低；

图片

由此，我们重建了一整套渠道投放逻辑：

1. 先占领精准渠道，再考虑泛流量

2. 提升量级，保证利润和增速的平衡

3. 钱该烧就烧，别怕亏损

4. 保持敏锐的嗅觉与好奇心，及时跟进新渠道

接下来就是营销和销售了，不同产品的营销策略又有所差异。市面上的产品主要分为 TO B、TO C两大类。

To B产品：B即Business，To B 产品则是面向企业的产品。

To C产品：C即Consumer，To C产品则是面向消费者的产品。

TO C营销特点：TO C由于直面用户，即购买者就是使用者，所以相对来说产品和用户之间的关系更为直接。反映在营销上有如下特点：

1.低客单、高转化、用户基数大、容易规模化

2.难点：建立口碑、自然增长

3.关键点：用户体验、运营

所以，TO C营销需要做的：建立品牌和口碑，扩大用户基数，用户运营促转化，自然增长形成规模化。

To B营销特点：TO B产品由于是面向企业或单位，购买者往往并不是使用者，反映在营销上有如下的特点：

1.高客单、强关系、长服务、能复购

2.难点：决策链长、产品复杂

3.关键点：信任、合作预期

所以，To B营销必做四件事：背书显实力，内容展专业，会面提信任，案例看效果。

还有部分是TO G的业务，也就是面向政府部门，这类产品与TO B产品类似，但要重点搞清楚商务关系，我们通常合作的是哪些政府部门？是政府的哪些机构？项目的关键决策人都是哪些？除了TO B营销注意的点以外，这些也是需要重点关注的。

所谓知己知彼才能百战不殆，以上这些都是在对内看我们自己的产品和业务，但是，同一赛道上，我们在市场大盘中的份额怎么样？有哪些主要的竞争对手竞品？他们的产品都是怎么做的？我们产品和他们产品差异、优势在哪？

比如说同是做手机 ， oppo vivo 华为都可以实现手机的基础功能，但目前来说，就品牌力和产品力而言，华为明显更胜一筹，那oppo vivo应该如何在夹缝中生存呢？我们发现，不同品牌的定位上确实是有些差异的，oppo vivo 对女性用户的研究更深入，所以一开始就在相机这个功能上下足了功夫，所以它的拍照效果就很好，深受广大女性用户的欢迎。当然，现在华为也开始做起了相机，所以，以后的手机赛道又要涌现出新的"相机"功能，去燃爆下一个增长点。

通常在对市场和竞对的分析中，常常用到以下模型。

1、波特五力分析模型

从供应商的供应能力、购买者的购买能力、替代品的威胁、新进入者的威胁、行业内竞争对手的实力，五个方面来分析行业的竞争格局。

将大量不同的因素汇集在一个简单的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。

2、SWOT模型

可以帮助分析企业所具备的优势劣势机遇和挑战。分析的步骤：罗列组织的内部的优势和劣势，外部可能的机会与威胁→对SO、ST、WO、WT策略进行甄别和选择，确定组织目前应采取的具体战略。

3、PEST模型

一般是宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观因素。包括：政治环境（政治制度、政治环境、政府的态度、相关的法律法规等等）、经济环境（GDP、货币政策、通货膨胀、就业率等等）、社会环境（人口规模、人口年龄、人口分布等等）、技术环境（新兴产业、新材料、新科技等等）这四大方面。PEST分析的运用领域有：公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写。

上面阐述的这些点就是数据分析师所必须要掌握的"业务"。作为一个刚入行的数据分析师或者刚入职一家新的公司，我们要做的第一件事就是把上面罗列的这些问题写出来，然后找产品、运营、市场的同学去逐个了解，做到对业务有个大致的把握，心中有谱做起分析来才游刃有余。当然，这些问题并不是要让你在第一天就完全搞清楚，这也不现实，而是要按照这个框架，在日常工作中不断总结完善，最终完成一个最全面的业务蓝图。作为数据分析师，只有时刻把这个蓝图装在脑袋里，才能站在更高的视角看待业务的发展，从而提出更有价值的建议。

以上就是对如何了解业务的一些见解，更多【数据分析思维】、【数据分析工具】、【数据分析面试笔试】、【数据分析统计学】系列干货内容请回翻，更多数据分析干货文章持续更新中，敬请期待，如果觉得不错，也欢迎分享、点赞和收藏~

四、数据分析进阶必看干货！销售额下滑详细分析案例

公司发现汽车销售额自一年前开始逐渐减少，想让你帮忙找找汽车销量下滑的原因，最好能提出一些解决方案。

最近感冒了去了医院，和医生发生了下列对话：

医生："感冒了多久了？"

我："一个星期左右, 一直流鼻涕，嗓子疼"

医生观察了一下说："这是风寒感冒哈。"

我："什么原因风寒感冒呢？"

医生："最近降温了，可能着凉了"

我:"那如何应对呢？"

医生:"我给你开点感冒药，注意多穿点衣服"

首先要将问题定义清楚，这是数据分析的第一步。

需要注意的两点：如果问题定义错了，后面的分析毫无意义。比如：老板告诉你：“可能是客单价高，最近利润下降了”，听到这番话，你将问题定位为“高客单价导致利润下滑了，怎么办”，这样错误的定义会缩小你的分析范围，导致最终结果出现偏差；另外一种情况，分析者根据自己过往的经验来定位问题，把思考限定在：“我觉得”，数据分析不是主观的臆断，而是一种客观的分析。

不要急于分析，首先要和相关人员确认"下滑"，并有数据佐证。要保证数据本身是准确的，才能进行后面的步骤。在本案例中，可与相关人员沟通，了解清楚"销售额下滑"具体表现为哪些现象。

例如：通过分析业务数据，发现汽车销售额在这两年确实下降了15%左右。

目前要解决的问题是：销售额逐渐下降的原因是什么，怎么解决？

对于业务指标，首先要确定分析指标的含义。

在这个案例中，是用"销售额"这个关键指标，销售额这个指标是怎么定义的？

通过和业务部门沟通，明确了指标的定义：

销售额=销售量 * 平均单价

销售量=首次购买量 + 再次购买量

再次购买量=客户忠诚度 * 再次购买人数

影响销售额下降的原因有很多，如果把所有原因都分析一遍，那么这个工作量是非常大的。所以，在分析原因的过程中，要优先分析关键因素。

多维度拆解分为维度（角度）和拆解，实质上是做加法。比如用户下降了 = 新用户数量 + 老用户数量

拆解整体数据内部各个部分的构成差异进行细分

将一个复杂的问题拆分成可以逐渐解决的子问题

可以通过指标构成或者业务流程来拆解

对于本案例，我们是通过指标构成拆解，对问题进行拆解，将复杂问题细化成各个子问题。为了找到"哪里出了问题"，可以对"销售额"这个指标进行拆解。至于拆解到什么程度，没有统一的标准，要根据对业务的理解和实际问题灵活把握，本案例拆解如图所示：

假设检验实质上是逻辑推理，使用数据来做决策的过程

可以分析出问题出现的原因，适用于归因分析场景，比如：分析产品DAU下降原因是什么？

根据业务流程，提出假设——收集证据——得出结论，在业务中这三步是不断重复的过程。不断重复这个过程，直到找到问题的根源。

接下来使用假设检验分析方法对多维度拆解后的每个业务流程提出假设，并加以验证。

得出结论：销售数量与销售总额一样，也减少了近 15%。由此可见，我们应该优先关注 销售数量 的数据， 假设成立 。

平均单价在 2 年期间比较稳定，基本在平均值（200 万元）上下 5%（190 万 ~ 210 万元）的范围内。至少在过去的一年里，没有出现过价格明显上升的情况，所以 假设不成立 。

得出结论：虽然两者在数量上没有太大差异，但首次购买量基本维持稳定，而再次购买量却在过去一年出现了减少。因此，可以确定， 再次购买量 应该是新车销售总额下滑的原因之一， 假设成立 。

得出结论：可以发现导致“再次购买量”减少的是 客户忠诚度 的下降所导致， 假设成立 。

至此，我们发现了导致销售额下降的关键因素是受到再次购买量以及用户忠诚度的影响。

分析到这儿，可能会有人觉得结束了！实际上并没有，现在的分析结果无法产生实际的意义。仅仅看到用户忠诚度下降还不能决定"接下来要采取哪些具体措施才能解决问题"。所以，接下来要分析为什么客户的忠诚度下降，有什么改进措施。

现在将忠诚度再进行拆解，并不断提出假设，作出验证。

得出结论：对销量的构成比例进行比较，发现车型 A 的比例明显小于其他车型，那么如果将问题锁定为车型 A，即使采取了有效的对策，对解决整体问题的影响仍然是有限的。因此 可以暂且降低车型 A 的优先顺序 。

按照不同车型，对客户忠诚度在 2 年期间的平均值进行比较，只有车型 A 的客户忠诚度显著偏低，其他车型之间没有太大差别。

接下来，暂且将车型 A 从比较对象中剔除，对其余 3 个车型进行比较忠诚度变化比较。

发现车型 B 和车型 C 的客户忠诚度从年前开始逐渐降低。可能选择了竞品公司。具体数字是 2 年期间从约 80%～90% 减至 50%～60%，降低了 30-40 个百分点。表明： 产品B、产品C的客户忠诚度出现了问题 ， 假设成立 。

通过分析竞品公司推新情况，发现并没有新产品上市，假设不成立。但是，从客户的综合满意度趋势图看出明显下降了，那么说明综合满意度影响了客户忠诚度。

两者是否具有相关性，如何来验证两种数据的相关性，可以通过相关分析法。如果相关，那么忠诚度和综合满意度有多大程度上的相关，如何衡量。

相关性分析是研究两种或两种以上的变量之间有什么关系。如果变量间有关系，叫作有相关关系；如果没有关系，叫作没有相关关系。比如：学习时长和成绩有相关关系。

在研究变量间有什么关系或者判断某个事情是否受到其他事情影响时，不仅能帮助我们扩大思路，还能通过相关分析来衡量两个变量因素的相关密切程度。比如判断客户忠诚度和客户满意度这两个变量有多大程度的相关？

如何衡量两个变量的密切程度？通过"相关系数"，它就是专门用来衡量两种变量的相关程度的，并且相关系数数值的正负可以反映两种数据的相关方向，也就是说两种变量在过程中是同方向变化还是反方向变化。

通常用字母 r 来表示 。可以用来快速锁定问题。

相关系数 r 介于[-1,1] 之间，相关系数的绝对值｜r | 越大，表明变量间的相关程度越强。

如果 r = 1，数据点都在一条直线上，表示两个变量完全正相关（假设有a，b两种变量），a的值越大，b的值也会越大；如果 r = -1,数据点都在一条直线上，表示两个变量完全负相关，a的值越大，b的值反而会越小。

如果相关系数>0,说明两个变量是正相关，是同方向变化，也就是一个变量的值越大，另一个变量的值就越大；

如果相关系数<0,说明两个变量是负相关，是反方向变化，也就是一个变量的值越大，另一个变量的值反而越小；

如果相关系数=0,说明两个变量是不相关（无线性相关），有可能是其它方式相关，比如曲线方式。

业务中，如何计算具体的相关系数？现在excel 或 Python都有相应的功能或函数，我们只要知道怎么用，懂内部原理就够用了。以学习时长和成绩为例，利用Excel 计算相关系数。流程如下：

下面计算本案例中综合满意度（月份平均）与客户忠诚度的相关性系数，同样利用Excel的数据分析功能。计算结果如下：

得出结论：整体客户忠诚度与综合满意度之间的相关系数为 0.64，由此可知一般来说（不区分产品），两者之间存在相关关系。再看不同产品的客户忠诚度与综合满意度的相关性， B 和 C 与综合满意度的相关系数分别为 075、0.69，数值较高，可以确认为相关， 假设成立 。

再回到问题，只看综合满意度，还不能决定“应该釆取哪些措施”。这样的话仍然无法对实际业务产生意义，所以接下来还要再次应用相关分析来探讨“服务”、“产品”、“价格”不同维度与综合满意度之间的相关程度。定位产品B和C的综合满意度下降的根本原因是什么。

分别对两种产品的综合满意度和三种不同维度的相关性分析，结果如下：

对于B 来说，同类产品的价格比（相对而言是贵还是便宜）对综合满意度的影响较大。二者的相关系数为 -0.72，表示价格越高，顾客满意度就会越低。需要注意其变化趋势是相反的，也就是说， B 的用户对价格比较敏感。对于C，售后满意服务度对综合满意度的影响较大。二者相关系数为0.59，说明C的用户比较在意售后服务体验。

通过相关分析，发现跟销售总额相关度最高的因素是用户满意度，尤其是产品B，优先调整同类产品价格比；产品C提升售后服务水平，可以显著提升整体销售额。

现在复盘一下这个案例是如何分析的。分析流程如下：

前面我们根据多维度拆解、假设检验、相关分析方法最终定位到销量下滑的根本原因。接下来也就是根据找到的原因提出建议。那么在提出建议这一步经常用的分析方法之一是回归分析。比如本案例知道需要提升满意度，但是将满意度具体改善到什么程度，才能提升销售额。这时候就需要用回归分析来计算出某个原因能够对目标造成多大程度的影响。

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

这个方程可以理解为：Y(利润) = 0.1445X(销售额)-31.938。前面说过期望的利润目标是5000万，也就是利润Y = 5000万，代入回归方程就可以算出具体销售额= 34,823.41万元。u额就是说，根据公司下半年想要实现5000万的目标，我们需要将销售额达到34823.41万元。

以上就是使用回归分析的整体流程。简单回顾下回归分析：回归方程里面有一种自变量的，这种回归叫一元线性回归；那么使用线性回归的前提是两个变量（因变量和自变量）要有相关关系，这样才能使用一元线性回归；线性回归实质上在帮助我们解决资源合理分配的问题。比如销售案例，知道了Y值，想知道X的值是多少。还有另外一种情况就是咱们的汽车销售额下滑的案例，例如Y是综合满意度，X是售后满意度，这样我们就知道售后满意度达到多少分时，综合满意度才能提升。当决策者有多种方案要选择的时候，就可以根据回归分析，知道把有限的资源投入到哪里才能发挥出最好的效果。

回到案例中：继续解决产品B 的价格满意度提升到多少；产品C的售后满意度提升到多少，才能提高综合满意度，进一步提升客户忠诚度。首先制定业务目标，也就是回归方程的Y值。那么我们可以追溯到客户忠诚度，会发现客户忠诚度75%才是一个正常趋势，所以我们确定过了要将产品B 和 C 的忠诚度提升到 75%。

通过回归方程，得出产品B 要想达到忠诚度到75%的目标，必须将综合满意度达到75以上。

接下来提升B产品客户忠诚度：综合满意度与同类产品价格比的关系

最后提升C产品客户忠诚度：客户忠诚度与售后服务满意度的关系

如何提高售后服务满意度？

到这里，分析结束。通过回归分析，最终得出可落地的建议如下：

影响销售额下滑的主要定位到B产品的同类价格比 、C 产品的售后满意度出现问题

1）产品B ： 价格波动不要高于同类产品 2%

2）产品C ： 要重点抓售后服务，尤其是服务态度要达到76分

以上是本次通过汽车销量下滑案例，映射一个完整的在工作中利用数据分析解决问题的过程。

以上就是关于数据分析课程竞品相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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