大合集!數(shù)據(jù)分析9大基礎(chǔ)方法匯總
編輯導(dǎo)語(yǔ):不論是產(chǎn)品還是運(yùn)營(yíng),其工作中都不免會(huì)碰到與數(shù)據(jù)相關(guān)的場(chǎng)景,此時(shí)若能掌握一些數(shù)據(jù)分析方法,則能幫我們更快速地獲取信息。那么有哪些數(shù)據(jù)分析方法是簡(jiǎn)單且好掌握的?本篇文章里,作者總結(jié)了幾種數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法,一起來(lái)看一下。
“你做數(shù)據(jù)分析有啥方法論?”無(wú)論是工作還是面試,此問(wèn)題一出,都會(huì)難倒一片同學(xué)。媽耶,每天照單跑數(shù)就知道,但方法論是個(gè)什么鬼!今天介紹給大家基礎(chǔ)的九種方法,先開(kāi)個(gè)頭哦。
一、什么是基礎(chǔ)方法
從本質(zhì)上看,幾乎所有工作都和數(shù)據(jù)有關(guān)系,都或多或少需要一些數(shù)據(jù)分析方法。但數(shù)據(jù)本身是有門(mén)檻的,很多人上學(xué)的時(shí)候就怕數(shù)學(xué)課,更不要說(shuō)復(fù)雜的理論了。因此,所謂基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析方法,應(yīng)該是:
- 不涉及高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、算法原理;
- 不涉及復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯、因果推斷邏輯;
- 不局限于特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,有普適性。
總之,人人能用的,才是基礎(chǔ)方法。
基于這個(gè)理念,我們?yōu)榇蠹艺砹司欧N基礎(chǔ)分析方法,簡(jiǎn)單又好用。
二、從一個(gè)指標(biāo)開(kāi)始
1. 周期性分析法
最基礎(chǔ)的分析方法,可以從一個(gè)指標(biāo)開(kāi)始,這就是“周期性分析法”。
所謂“周期性分析法”,操作上非常簡(jiǎn)單,就是把一個(gè)指標(biāo)的觀察時(shí)間拉長(zhǎng),看它是否有周期變化規(guī)律。
這種方法分析簡(jiǎn)單,但是非常實(shí)用。因?yàn)樾率纸?jīng)常因?yàn)椴欢粗芷谧兓?,引發(fā)笑話(huà)。諸如:
- “我發(fā)現(xiàn)昨天指標(biāo)大跌”——昨天是周末,本來(lái)就該跌(自然周期變化)
- “我發(fā)現(xiàn)A產(chǎn)品賣(mài)得很好”——A產(chǎn)品剛上市,它就該賣(mài)得好(產(chǎn)品生命周期)
很多時(shí)候,我們看的指標(biāo)是總體指標(biāo),而總體指標(biāo)是由若干部分組成的,比如:
- 總公司——分公司A、分公司B、分公司C
- 總銷(xiāo)售——商品A、商品B、商品C
因此看到一個(gè)總體指標(biāo)以后,可以根據(jù)它的組成部分,對(duì)總體做拆解,了解各部分組成,是為結(jié)構(gòu)分析法(分析總體的內(nèi)部結(jié)構(gòu))。
2. 結(jié)構(gòu)分析法
結(jié)構(gòu)分析法在很多時(shí)候都好用,比如問(wèn):“為什么業(yè)績(jī)下滑呀!”答:“因?yàn)閄X區(qū)域沒(méi)有做好!”通過(guò)看結(jié)構(gòu),能很快找到責(zé)任人。
3. 分層分析法
除了單純地看結(jié)構(gòu),人們也喜歡做排名,區(qū)分個(gè)高中低,這就是分層分析法。
很多同學(xué)會(huì)把分層和結(jié)構(gòu)搞混,大家只要記得以下兩句:
- 結(jié)構(gòu)是客觀存在的,問(wèn)清楚即可
- 分層是主觀的,要定個(gè)高低出來(lái)
這三種方法,是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。一來(lái),它們都是在分析一個(gè)指標(biāo),二來(lái),它們都是基于事實(shí)陳述,不需要啥計(jì)算。當(dāng)我們初到一個(gè)公司,初接觸一個(gè)新數(shù)據(jù),都可以用這三種方法,建立基礎(chǔ)認(rèn)知。
三、從一個(gè)指標(biāo)到2個(gè)指標(biāo)
矩陣分析法
當(dāng)指標(biāo)從一個(gè)增加到2個(gè)的時(shí)候,最好的方法就是矩陣分析法。矩陣分析法,通過(guò)兩個(gè)指標(biāo)的交叉,構(gòu)造分析矩陣,利用平均值切出四個(gè)象限,從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題(如下圖)。
矩陣分析法的最大優(yōu)勢(shì),在于:直觀易懂。可以很容易從兩個(gè)指標(biāo)的交叉對(duì)比中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。特別是當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)是投入/成本指標(biāo)的時(shí)候,成本高+收入低,成本低+收入與高兩個(gè)類(lèi)別,能直接為業(yè)務(wù)指示出改進(jìn)方向,因此極大避免了:“不知道如何評(píng)價(jià)好壞”的問(wèn)題。
很多咨詢(xún)公司都喜歡用這種方法,類(lèi)似KANO模型或者波士頓矩陣,本質(zhì)就是找到了兩個(gè)很好的評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)兩指標(biāo)交叉構(gòu)造矩陣,對(duì)業(yè)務(wù)分類(lèi)。分類(lèi)的區(qū)分效果很好,就廣為流傳了。
四、從2個(gè)指標(biāo)到多個(gè)指標(biāo)
當(dāng)分析指標(biāo)變得更多的時(shí)候,最重要的工作,就是弄清楚:到底這些指標(biāo)是什么關(guān)系。典型的關(guān)系有兩種。
1. 第一種:并列關(guān)系
幾個(gè)指標(biāo)相互獨(dú)立,且是上一級(jí)指標(biāo)的組成部分。比如我們常說(shuō)的:業(yè)績(jī)=客戶(hù)數(shù)*消費(fèi)率*客單價(jià)
在這個(gè)公式里:
- 一級(jí)指標(biāo):業(yè)績(jī);
- 二級(jí)指標(biāo):客戶(hù)數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià);
- 客戶(hù)數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià)相互獨(dú)立。
此時(shí),客戶(hù)數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià)就是并列的三個(gè)指標(biāo),并且都是業(yè)績(jī)的子指標(biāo)。
2. 第二種:串行關(guān)系
幾個(gè)指標(biāo)相互關(guān)聯(lián),有前后順序關(guān)系。比如我們常說(shuō)的:新注冊(cè)用戶(hù)數(shù)=廣告瀏覽人數(shù)*落地頁(yè)轉(zhuǎn)化率*注冊(cè)頁(yè)轉(zhuǎn)化率。
- 一級(jí)指標(biāo):新注冊(cè)用戶(hù)數(shù);
- 二級(jí)指標(biāo):廣告瀏覽人數(shù)、落地頁(yè)轉(zhuǎn)化率、注冊(cè)頁(yè)轉(zhuǎn)化率;
- 用戶(hù)要先看到廣告,再點(diǎn)擊廣告進(jìn)入落地頁(yè),再完成注冊(cè)。
此時(shí),廣告頁(yè)、落地頁(yè)、注冊(cè)頁(yè)的指標(biāo)相互關(guān)聯(lián),用戶(hù)要一步步走。
這兩種關(guān)系,分別對(duì)應(yīng)兩種基礎(chǔ)分析方法:
- 并列關(guān)系:指標(biāo)拆解法,通過(guò)拆解一個(gè)一級(jí)指標(biāo),從二級(jí)指標(biāo)里發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。
- 漏斗分析法:通過(guò)觀察一串流程,了解其流程轉(zhuǎn)化率,發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率短點(diǎn)。
3. 指標(biāo)拆解法
指標(biāo)拆解法,一般在經(jīng)營(yíng)分析中使用較多。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,一個(gè)小程序商城,上月銷(xiāo)售業(yè)績(jī)150萬(wàn),本月120萬(wàn)。如果只看結(jié)果,除了少了30萬(wàn)以外啥也不知道。但是進(jìn)行指標(biāo)拆解以后,就能發(fā)現(xiàn)很多東西(如下圖)
拆解以后可以明顯看出:本月雖然注冊(cè)用戶(hù)人數(shù)增加了,但是消費(fèi)率大幅度降低,所以收入少了。后續(xù)可以進(jìn)一步思考:如何提高消費(fèi)率。
4. 漏斗分析法
漏斗分析法,則在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品/推廣/運(yùn)營(yíng)分析中使用較多,因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品能記錄較多用戶(hù)數(shù)據(jù),因此可以呈現(xiàn)整個(gè)用戶(hù)轉(zhuǎn)化流程,從而進(jìn)行分析。
舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,在網(wǎng)上看到一個(gè)商品廣告,我們很感興趣,點(diǎn)擊進(jìn)入購(gòu)買(mǎi)。需要經(jīng)歷廣告頁(yè)→詳情頁(yè)→購(gòu)物車(chē)→支付幾個(gè)步驟,每多一個(gè)步驟,就會(huì)有一些用戶(hù)流失,如同漏斗一樣。
此時(shí)可以用一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗,形象地表示這種關(guān)系(如下圖)。
有了轉(zhuǎn)化漏斗以后,就能進(jìn)一步基于漏斗分析,從而指導(dǎo)業(yè)務(wù)改善:
- 哪個(gè)環(huán)節(jié)漏掉的用戶(hù)最多,需要改善?
- 不同的商品,漏斗形態(tài)如何,哪個(gè)更適合推廣?
- 新的產(chǎn)品改版后,是否減少了漏掉的用戶(hù)數(shù)量?
5. 相關(guān)分析法
當(dāng)然,還有一些指標(biāo),可能不是直接的并行/串行關(guān)系,但是在工作中,也很想知道他們有沒(méi)有關(guān)系,比如:
- 廣告投入與銷(xiāo)售業(yè)績(jī);
- 下雨刮風(fēng)和門(mén)店人流;
- 用戶(hù)點(diǎn)擊和消費(fèi)行為。
此時(shí),需要掌握相關(guān)分析法。注意:指標(biāo)之間可能天生存在相關(guān)關(guān)系。常見(jiàn)的天生相關(guān),有三種形態(tài):
- 在結(jié)構(gòu)分析法中,整體指標(biāo)與部分指標(biāo)之間關(guān)系;
- 在指標(biāo)拆解法中,主指標(biāo)與子指標(biāo)之間的關(guān)系;
- 在漏斗分析法中,前后步驟指標(biāo)之間的關(guān)系。
這三種情況,稱(chēng)為:直接相關(guān)。直接相關(guān)不需要數(shù)據(jù)計(jì)算,通過(guò)指標(biāo)梳理就能看清楚關(guān)系。相關(guān)分析法,更多是利用散點(diǎn)圖/相關(guān)系數(shù),找到潛在的相關(guān)關(guān)系(如下圖)。
但是要注意:相關(guān)不等于因果,到底如何解讀相關(guān)系數(shù),需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)含義,不能胡亂下結(jié)論哦。
五、從指標(biāo)到業(yè)務(wù)邏輯
1. 標(biāo)簽分析法
以上所有方法,都是基于數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算,但實(shí)際業(yè)務(wù)中,很多關(guān)系并不能直接用數(shù)據(jù)指標(biāo)表示。比如:
- 是不是社區(qū)店比步行街店,生意更好?
- 是不是私域流量比公域流量,轉(zhuǎn)化更佳?
- 是不是刮風(fēng)下雨比晴空萬(wàn)里,銷(xiāo)售更好?
社區(qū)店/私域流量/刮風(fēng)下雨,很難用一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)衡量。但這些因素,又確實(shí)會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生影響,該怎么分析呢?這就需要采用:標(biāo)簽分析法。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,南方某省,8月份經(jīng)常下暴雨。大家都覺(jué)得:下雨會(huì)影響門(mén)店業(yè)績(jī)。那么怎么分析呢?按照五步法,可以針對(duì)該省份門(mén)店,做分析如下圖:
那么可以得出結(jié)論:下雨對(duì)業(yè)績(jī)影響不大,這就做完了。
注意,上邊的小例子里,標(biāo)簽做的很粗糙,只有簡(jiǎn)單粗暴的下雨/沒(méi)下雨兩類(lèi)。除了下雨以外,還可能有臺(tái)風(fēng)、冰雹、高溫等等情況。因此,做標(biāo)簽的精細(xì)程度,決定了標(biāo)簽分析的準(zhǔn)確度。而能否選取到合適的標(biāo)簽,則考驗(yàn)的是分析人員對(duì)業(yè)務(wù)的理解程度。
到這里,一共介紹了八種基礎(chǔ)方法。在實(shí)際工作中,一般都是多種方法綜合使用的。因?yàn)闃I(yè)務(wù)提的問(wèn)題會(huì)很復(fù)雜,很有可能涉及多個(gè)指標(biāo)、多個(gè)標(biāo)簽。此時(shí)千頭萬(wàn)緒,要理清思路,就得祭出第九種方法:MECE法。
2. MECE法
MECE是(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)的縮寫(xiě),指的是“相互獨(dú)立,完全窮盡”的分類(lèi)原則。通過(guò)MECE方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi),能做到清晰準(zhǔn)確,從而容易找到答案。
MECE法是基礎(chǔ)分析和高級(jí)分析的分水嶺,也是從基礎(chǔ)提升到高級(jí)的通道。所有復(fù)雜的問(wèn)題,都需要經(jīng)過(guò)認(rèn)真的梳理和分解,才能成為一個(gè)個(gè)能解決的小問(wèn)題。所謂的業(yè)務(wù)分析模型,其實(shí)就是對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題的MECE分解。
當(dāng)然,肯定也有同學(xué)好奇:掌握了這九種方法以后,還可以怎么深入呢?一般有三條深入路線(xiàn),可以進(jìn)行深入分析。
六、掌握了基礎(chǔ)方法以后
1. 路線(xiàn)一:業(yè)務(wù)分析模型
業(yè)務(wù)模型,用來(lái)解決:定義模糊、數(shù)據(jù)貧瘠、需指導(dǎo)業(yè)務(wù)的問(wèn)題。
比如業(yè)務(wù)在糾結(jié):
- 到底做什么用戶(hù)更好?
- 到底怎樣才能激勵(lì)銷(xiāo)售?
- 到底活動(dòng)起了多大作用?
這些問(wèn)題聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單,其實(shí)定義非常模糊,什么算好?怎么叫起作用?不發(fā)錢(qián)的激勵(lì)真的有用?各種問(wèn)題錯(cuò)綜復(fù)雜,且很有可能摻雜了業(yè)務(wù)部門(mén)自己的小心思。因此,需要細(xì)細(xì)的梳理業(yè)務(wù)邏輯,推導(dǎo)出可行的解題邏輯。
2. 路線(xiàn)二:算法分析模型
算法模型,用來(lái)解決:定義清晰、數(shù)據(jù)豐富、計(jì)算過(guò)程復(fù)雜的問(wèn)題。
比如,高價(jià)值用戶(hù)識(shí)別問(wèn)題,業(yè)務(wù)上已經(jīng)定義清楚了:
- 用什么指標(biāo)衡量用戶(hù)價(jià)值;
- 用什么標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)價(jià)值“高”;
- 采集了豐富的數(shù)據(jù)(性別、年齡、興趣、關(guān)聯(lián)商品、互動(dòng)、評(píng)論……);
- 有一批人工標(biāo)注過(guò)的“高價(jià)值”用戶(hù)做正樣本。
此時(shí),可以用各種算法來(lái)建模了。建模的目的,不是為了增加分析深度,而是提高從分析到業(yè)務(wù)應(yīng)用的效率。有了相對(duì)準(zhǔn)確的模型判斷,業(yè)務(wù)可以通過(guò)CDP+MA,自動(dòng)觸發(fā)營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則,不需要每次都寫(xiě)ppt寫(xiě)很久。算法模型需要一些
3. 路線(xiàn)三:統(tǒng)計(jì)推斷
統(tǒng)計(jì)推斷方法,用來(lái)解決:定義清晰、沒(méi)有數(shù)據(jù)、需測(cè)試收集數(shù)據(jù)的問(wèn)題。
比如:要上一個(gè)新版本產(chǎn)品,業(yè)務(wù)已經(jīng)定義了:新版本要提升用戶(hù)的人均在線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)(均值問(wèn)題),現(xiàn)在要做測(cè)試,從兩個(gè)預(yù)備版本里選一個(gè)。此時(shí)要用:雙總體均值比較假設(shè)檢驗(yàn)的方法。
當(dāng)然,實(shí)際問(wèn)題會(huì)更復(fù)雜,考慮各種控制變量、假設(shè)前提,還要考慮系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集方案,不單單靠分析師解決。
以上就是數(shù)據(jù)掌握了基礎(chǔ)方法以后,深入學(xué)習(xí)的三個(gè)路線(xiàn)。
#專(zhuān)欄作家#
接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣學(xué)堂,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。資深咨詢(xún)顧問(wèn),在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
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專(zhuān)欄作家
接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣學(xué)堂,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。資深咨詢(xún)顧問(wèn),在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
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很實(shí)用,收藏了;算法模型需要一些…后面怎么沒(méi)了
作者所總結(jié)的這些方法非常全面合理~
nbnb,respect