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如何進行數據分析?數據分析有什么套路嗎?

如何進行數據分析?數據分析有什么套路嗎?

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編輯: 溫瑜
信息來源: ITPUB
更新日期: 2022-04-02 18:30:45
摘要

數據分析,有沒有套路?不僅有,還很深,自己品。小到業務執行、大到企業決策,數據分析都在持續發揮著價值。但是很多同學只聞其名、未見其道,到底如何進行數據分析?數據分析有什么套路嗎?今天就帶大家認識下數據

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數據分析,有套路嗎?不,它很深。是你自己的。

從業務執行到企業決策,數據分析繼續發揮著重要作用。

但是很多同學只知道他們的名字,卻不知道他們的故事。如何分析數據?數據分析有什么套路嗎?今天給大家展示一下數據分析的套路。

首先我給你出一道選擇題。你覺得數據分析的第一步應該是?

找到一種分析方法

問題識別

看數據

你有什么感覺嗎?這是一種分娩方式嗎?估計很多同學會先排除選項C(看數據),所以一定要先看問題,或者先找分析方法,再看數據!

這也是很多新手分析師容易犯的錯誤??吹揭粋€數字漲跌后,他們馬上翻出各種高大上的解析模型,甚至運行算法模型。結果,他們耗費了大量的精力,卻沒有騰出任何空間。

其實數據分析更科學的姿勢應該是先“準確的看數據”,再“判斷有沒有問題”,再“分析問題的原因”。

在不確定問題或者說分析目標的情況下,一定不要各種堆模型,而是回歸本質:問題是什么?所以這題答案是C。

1準確看

有些學生可能會對此感到困惑。第一步“準確看數據”?讀取數據有什么困難?我還會錯嗎?

請看第二個問題。以下哪個描述會讓你清楚數字的含義?

賺100萬

促銷活動收入100萬元。

10月,促銷收入100萬元。

是另一個副題嗎?當然這個問題沒有爭議,C的描述場景更具體準確,所以我就送你第一類數據分析“準確看”!

看數據主要看兩個要素,[數字]和[描述],兩者缺一不可。如果描述不到位,甚至會出現兩種完全不同的結果。例如:

小明賺100萬。

小明工作20年,總收入100萬。

有沒有從土豪到勞動人民的感覺?

所以看數需要明確數字對應的場景描述,場景越具體、數據的含義才越清晰。

2客觀判

知道怎么看數據之后,還是沒有辦法確定有沒有問題,然后發給第二類數據分析方法的“客觀判斷”!

想要做出客觀的判斷,首先需要什么?是的,首先要有一個判斷問題的標準。確定標準的常用方法有經驗校準、專家校準、趨勢校準等。

也就是說,(1)經驗定標:以歷史資料和經驗為判斷標準,常用的參照物有歷史同期資料、競品同期資料等。比如大促銷活動的目標,可以參考歷史促銷或者競品促銷數據。

(2)專家定標:是基于專家的人工判斷,常見的有專家打分法、層次分析法等。即結構化、有效地收集專家反饋信息,匯總不同維度的權重標準。

根據(3)趨勢定標:事物發展的周期律(如營銷活動周期、產品生命周期等。),找到與當前對比標準相同階段的情況。

比如下面的銷售周期趨勢圖,銷量是周期性波動的,所以A點處于下降趨勢,但是很正常,但是B點是銷售周期的低點,低于上一個周期的低點,所以會有問題。

建議大家養成經??磾底趾烷L周期的習慣,培養自己對趨勢的敏感度。

3找方法

在“準確看數據”“判斷有沒有問題”之后,基本明確了數據問題或者分析目標,然后數據分析的第三種方法就是“找方法”!

做分析或者選擇,還是有一些常規的數據方法。常用的分析方法有矩陣分析和漏斗劃分。

析、杜邦分析、分層分析、交叉分析等。

3.1 矩陣分析

矩陣分析是最基礎的結構化分析方法,前提是兩個標準的相關度要低,常見的矩陣分析模型有波士頓矩陣(增長率&市場占有率)、重要緊急矩陣(時間長短&投入產出)等。

3.2 漏斗分析

流程化的分析方法,觀察流程節點間的轉化率情況,做出分析判斷。常用的如電商訪問下單流程、2B銷售流程等,通過觀察每個節點間的轉化率,判斷某個環節是否出現異常。

如下圖的2B銷售漏斗圖,在簽約客戶環節轉化率是25%,較低,可能是客戶對方案滿意度低,需重點關注產品方案問題。

需要注意的是,漏斗分析的每個下游節點數據范圍都需與上游節點統一,如簽約的40個客戶必須在上游的50個意向客戶中,否則轉化率的數據含義會失真。

3.3 杜邦分析

杜邦分析是最常用的分析方法之一,通過問題的層層拆解、分析,確定每一層次的表現情況,幫助最終分析出問題的主要矛盾。

最常見的就是電商的利潤模型,可見下圖,在按公式、結構的拆解后,可以清晰的定位到【利潤】變化的主要原因和次要原因:

3.4 分層分析

結構化分析的常用方法,即通過對分析目標分層、比較不同群體之間的差異,從而分析、總結出相關結論。


分層分析的方法,核心在于【分層】,即圍繞分析目標、設計出科學的分層方案。比如“二八法則”,就可以簡單粗暴的判斷出“高價值用戶”,這也是應用廣泛的分層方法。

常用的分層方法有RFM、COHORT、ABC分層等:

RFM:電商常用的分層方法,是通過最近消費時間、消費頻次和消費價值來確定用戶價值分層,核心是找出不同忠誠度和價值的用戶群,從而進行分層分析和運營。


COHORT:留存分析的常用方法,通過對比同一時期、渠道的新用戶,在后續留存、目標轉化情況,找到產品或渠道的優化迭代方向。

ABC分層:常用于供應鏈的庫存管理,即通過銷售重要度、銷售穩定性和庫轉維度,對在庫商品進行分層,分析不同層級的核心問題、給出解決方案,將極大提高庫存精細化管理的效率效能。

3.5 交叉分析

相信很多同學都有過這樣的經歷,某個指標發生了異常波動,然后被領導奪命連環問。有木有好的方法?交叉分析來幫忙!

交叉分析的核心是【窮舉】,即根據業務經驗、窮舉可能導致波動的維度和指標,進行交叉分析。


比如某公司廣告收入突然下降,我們可以按照下表的方式,去窮舉可能影響的維度、指標,通過觀察具體數據,確定主要原因。

以上給大家介紹了基本的數據分析思路和方法,其實針對不同的業務場景、業務問題,數據分析的方法還有很多,后續會再跟大家系統介紹。

4

小結


最后再給大家劃下重點,數據分析的基礎三步走:

  • 準確看:需明確數字的描述場景,場景描述越具體,數字含義越準確。

  • 客觀判:判斷是否有問題、有問題的程度,需要有客觀的評判標準,可通過經驗定標、專家定標、趨勢定標等方法確定標準后,再去判斷。

  • 找方法:常用的分析方法有矩陣分析、漏斗分析、杜邦分析、分層分析、交叉分析等,確定問題的主要矛盾,以明晰現狀。

看到這里,也許大家還是會有些困惑,分析方法有那么多,遇到具體的問題時,又該如何快速、高效的選擇合適的分析方法呢?期待我們的后續文章吧!

其實數據分析思維不僅是門核心的業務技能,也可以在很多生活場景中發揮作用,比如……脫單!


以上文章來源于網易有數 ,作者九條

網易有數.

網易有數是網易數帆旗下大數據技術與服務品牌,以“數據價值”為導向,聚焦于企業 “看數”、“管數”、“用數”等業務場景,提供全鏈路大數據技術及產品服務,致力于盤活企業數據生產力,加速實現數字化轉型。


標簽:數據 方法 問題
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