本文目录

1. 如何做行业分析和市场调研
2. 做数据分析需要学什么
3. 深入了解分析一支股票需要做哪些方面的研究
4. 互联网运营的数据分析如何做好

如何做行业分析和市场调研

一文告诉你创业者初期如何做好市场调研和分析？

创业初期，除了找技术人员开发产品，招聘人员团队以外，做好市场调研和分析是第一步。无论从事哪个行业，都必须对自己所处的市场环境有一个清晰的认知，知己知彼才能百战不殆，消费者需求，竞争环境政策，市场规模等等这些内容都是和企业未来盈利状况息息相关的，审时度势是企业发展最好的指南针。

市场规模决定了创业空间的天花板，市场规模大意味着竞争也比较激烈，留给后来创业者的生存空间反而小了，市场规模小但是你有信心做到该细分领域的龙头，创业成功的机会或许更大，但归根结底还是看开发的产品能不能切实解决消费者的痛点，小众需求如果能做到高粘性那你就已经成功了一半。

市场规模的调研可以从目标市场和现有市场着手，通过研究分析这两者市场的不同，对开发出吸引用户的产品大有裨益。判断市场规模大小首先要定义市场的发展阶段，早期目标市场的竞争对手状况如何，然后根据现有产品和服务的整体市场来预估行业实际的市场份额，用整体行业消费总额减去现有市场巨头份额，得到行业整体剩余的市场规模。

然后根据你所处大行业的细分市场领域开始思考，我开发的产品面向的区域是哪里，这些地方该细分领域市场是否成熟，市场上在售的竞品有哪些，竞争程度怎么样，依照现有的资金状况是先扎根某个地区把品牌先做起来，还是说挑选竞争最小的几个地区同时进行？对这些数据进行客观的分析判断，如何在几年内尽可能占据多的市场份额。

那么如何去发现新的细分领域机会呢？除了在平日培养侦测环境变化的敏锐观察力，还要能够先知先觉形成创意构想。有的时候市场发生的特殊事件以及矛盾现象能够给创业者带来一些灵感，比如近期大热的共享单车，服务人群主要面向上班族这样的年轻人，但是中国婴幼儿及老年人也很多，这其中就产生了矛盾现象，为啥不能开发特殊人群的共享物品呢？

另外，分析产业与市场结构变迁的趋势，消费者价值观和新知识带来的认知变化也有助与创业者寻找新的机会，比如政府大力扶持的新能源行业，市场革新技术人工智能产业，消费升级带来的饮食需求改变，购物习惯从单一走向多样化，新零售带来的崭新认知，无人超市，无人餐饮等等，机会无处不在，选择细分领域最关键还是来自创业者的长期观察与生活体验。

接下来简单谈谈市场调研分析的三种方法。

1.根据行业的厂商数量和产品性质，大致可以分为完全竞争、垄断竞争、寡头垄断和完全垄断四种市场类型。除去完全竞争和完全垄断，进一步列出垄断竞争和寡头垄断市场环境的五种竞争力量，分别是潜在进入者、替代品、供给方、需求方及行业内现有竞争者，行业现有竞争者处于力量矩阵的中心，这就是著名的波特五力模型。

2.波士顿矩阵分析。根据市场引力和企业实力来分析自身的产品结构，市场引力主要包括企业销售增长率，目标市场容量还有竞争对手实力等外在要素；企业实力包括产品的市场占有率，技术，资金以及人力资源利用率等内在要素，市场引力大且市场占有率高说明产品未来发展的前景良好，如果有一个要素不达预期，那么市场发展预期的前景不佳。

3.SWOT分析法。SWOT分析法主要从四个维度客观分析企业自身的优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunities）和威胁（threats)，它常常用于大集团公司制定发展战略和研究竞争对手，用在创业公司上有点大材小用了，整体的思路是分析环境因素-构造SWOT矩阵-制定行动计划。

最后，讲解下具体的调查步骤。首先要了解清楚市场调研的目的，简单来说就是要解决这个市场的问题：市场痛点是否真的存在，潜在市场规模有多大，现有的竞争对手状况怎样。

1.调查问卷。根据自身状况想好调查问卷的问题，着重思考几个关键的问题，根据这些选项来验证你的idea是否可行，这样的产品假设用户是否可以接受，一般采用随机抽样调查法，200份到300份之间挑出至少一半以上的有效回答。

2.实地采访。随机挑选10个左右的调查对象，样本尽可能多样化或者针对产品的潜在人群，采访的话当然是需要一点预算的啦，基本上也可以得到一些收获。

3.引导测试。引导测试简单来说就是招募测试志愿者，在产品还未开发出来之前，通过思维导图或者初步产品原型的方式展现产品的idea看看用户的反应，是否真的能够解决存在的特点，这也是获得产品开发建议的方式之一。

做数据分析需要学什么

数据分析最主要的是要有数学知识，它是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。

其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，ⅤBA是加分。另外还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

三，编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

四，业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。

五，逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

六、数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

七，协调沟通

对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

八，快速学习

无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！

深入了解分析一支股票需要做哪些方面的研究

深入分析一支股票，可以从以下三个方面入手：

首先是，基本分析法：（长期和中期做股票的操作依据之一）

基本分析法也叫做基本面分析，主要是以传统经济学理论为基础，以企业内在价值作为主要研究对象。通过对宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等进行详尽分析（这些是决定企业内在价值和影响股票价格的主要原因）以判断上市公司的长期投资价值，并与当前的股票价格进行比较，形成相应的投资和建议。

基本面分析通常认为，股价波动轨迹是不可能被准确预测，只能在有足够安全边际的情况下买入股票并长期持有，这是基本面分析法的核心。

其次、技术分析法：（短期做股票只要依据之一）

技术分析法也叫指标分析法，是以传统证券学理论为基础主要研究股票价格和股票成交量，来预测股价波动趋势，通常从股价变化的历史K线图表入手，对股票市场波动规律进行分析的方法。技术分析认为市场行为包容一切，股价的波动是可以定量分析和预测，比如大家所了解的K线理论分析，均线技术（道氏理论）、波浪理论、江恩理论等

最后、，演化分析法：（适用于长期做股票依据之一）

演化分析法主要是以演化证券学理论为基础。主要研究股市波动的生命运动属性，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和节律性等方面入手，对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究。

为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总股市波动的各种复杂因果关系或者现象，都可以从生命运动的基本原理中，到它们之间的逻辑关系及合理解释，并为股票交易决策提供令人信服的依据。

互联网运营的数据分析如何做好

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的假设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

关于互联网运营的数据分析如何做好到此分享完毕，希望能帮助到您。