业务团队和数据团队的分析，有什么异同？
相同：
目的相同，都是想解释业务的某个变化是因为什么导致的。
不同：
1、分析客观性不同
业务团队的分析可能会有选择性的阐述对自己有利的一面
数据团队的分析更偏中立一些的角色
2、分析高度不同
业务团队更偏自己工作内容
数据团队分析都基于最高层一把手的角度分析
3、自身优势不同
业务团队更多基于业务的理解度，做定性的分析
数据团队更多依靠业务指标间的相关因果关系，做定量的模型分析
4、分析的业务贴合度
业务团队偏业务具体动作对业务指标的解释及对应策略打法输出
数据团队偏业务大盘的影响分析以及业务方向的建议输出
引申的去讲，数据团队存在的价值是什么？
先看数据分析师到底是一个什么角色？
把数据分析能力作为优势能力的一群人。
再看数据团队工作内容：
1、数据基础的建设：数仓
2、报表的搭建：各类报表
3、数据指标体系的构建：有价值指标的构建
4、专题性的数据分析：leader的一些想法验证
5、数据挖掘的工作：偏算法的一些研究
6、数据产品的规划：沉淀分析思路，固化成产品
综上来看，数据团队的1、2、3都是基础内容构建，勉强能算一个数据报表团队，得分60。
4、5、6就是数据分析的进阶，产生持续性价值。
数据团队最重要的是什么？
1、长期看是：数仓
2、短期看是：数据分析的产出，但是长期看也依然是，前者是帮助你在公司获取地位话语权，后者是团队价值的深层次体现
浅谈LTV的测算
LTV用户周期价值，LTV60即用户60天的生命价值，一般在实战中，都取得是平均客户的LTV，即取得是平均值。
LTV其实是等于周期内留存率*周期内Arpu
拟合留存率的模型，一般采用指数函数、幂函数进行拟合；
Arpu模型，一般采用多项式进行拟合。
在测算投入产出比的时候，确定好roi值后，这个周期及回本周期。
在实际的应用中，测算品牌类项目的价值，并不是特别好进行测算。
浅谈hc的测算方法
属于理想型问题，首先要根据公司核心目标，测算落实到每个人的具体动作涉及到的指标(业务理解+模型搭建)，比如每个人要打多少电话等等，再计算每个人的人效，即可测算得出。
重点是多业务的理解，以及如何发现指标间联系，搭建起闭环的模型。
