
做數(shù)據(jù)分析時,你的方法論是什么
當(dāng)你完成一份數(shù)據(jù)分析報告時,不知領(lǐng)導(dǎo)是否有問過你,“你的分析方法論是什么?”。如果分析方法論不正確或不合理,那分析結(jié)果參考價值幾何呢?
相信很多人在做數(shù)據(jù)分析時,會經(jīng)常遇到這幾個問題:不知從哪方面入手開展分析;分析的內(nèi)容和指標(biāo)常常被質(zhì)疑是否合理、完整,自己也說不出個所以然來。當(dāng)然我也一樣,處在數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)階段,對這些問題常常會感到困惑。
這就是為什么強調(diào)數(shù)據(jù)分析方法論。當(dāng)方法論結(jié)合了實際業(yè)務(wù),才能盡量確保數(shù)據(jù)分析維度的完整性和結(jié)果的有效性。
數(shù)據(jù)分析的三大作用,主要是:現(xiàn)狀分析、原因分析和預(yù)測分析。什么時候開展什么樣的數(shù)據(jù)分析,需要根據(jù)我們的需求和目的來確定。
數(shù)據(jù)分析的一般步驟:
數(shù)據(jù)分析的目的越明確,分析越有價值。明確目的后,需要梳理思路,搭建分析框架,把分析目的分解成若干個不同的分析要點,然后針對每個分析要點確定分析方法和具體分析指標(biāo);最后,確保分析框架的體系化(體系化,即先分析什么,后分析什么,使得各個分析點之間具有邏輯聯(lián)系),使分析結(jié)果具有說服力。
那么,如何保證分析框架的體系化呢?
以營銷、管理等理論為指導(dǎo),結(jié)合實際業(yè)務(wù)情況,搭建分析框架,這樣才能盡量確保數(shù)據(jù)分析維度的完整性,結(jié)果的有效性及正確性。
營銷方面的理論模型有:4P、用戶使用行為、STP理論、SWOT等。
管理方面的理論模型有:PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。
這里主要說明:PEST、5W2H、邏輯樹、4P、用戶使用行為這五個比較經(jīng)典實用的理論,了解如何在搭建數(shù)據(jù)分析框架時應(yīng)用它們作指導(dǎo)。
PEST,即政治(Political)、經(jīng)濟(Economic)、社會(Social)和技術(shù)(Technological):
P:構(gòu)成政治環(huán)境的關(guān)鍵指標(biāo)有,政治體制、經(jīng)濟體制、財政政策、稅收政策、產(chǎn)業(yè)政策、投資政策、國防開支水平政府補貼水平、民眾對政治的參與度等;
E:構(gòu)成經(jīng)濟環(huán)境的關(guān)鍵指標(biāo)有,GDP及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數(shù)、居民可支配收入、失業(yè)率、勞動生產(chǎn)率等;
S:構(gòu)成社會文化環(huán)境的關(guān)鍵指標(biāo)有:人口規(guī)模、性別比例、年齡結(jié)構(gòu)、出生率、死亡率、種族結(jié)構(gòu)、婦女生育率、生活方式、購買習(xí)慣、教育狀況、城市特點、宗教信仰狀況等因素;
T:構(gòu)成技術(shù)環(huán)境的關(guān)鍵指標(biāo)有:新技術(shù)的發(fā)明和進展、折舊和報廢速度、技術(shù)更新速度、技術(shù)傳播速度、技術(shù)商品化速度、國家重點支持項目、國家投入的研發(fā)費用、專利個數(shù)、專利保護情況等因素。
eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素
5W2H,即何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何時(When)、何地(Where)、如何做(How)、何價(How much),應(yīng)用相對廣泛,可用于用戶行為分析、業(yè)務(wù)問題專題分析、營銷活動等。
該方法廣泛應(yīng)用于企業(yè)營銷、管理活動,對于決策和執(zhí)行性的活動措施非常有幫助,也有助于彌補考慮問題的疏漏。
eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素
邏輯樹,又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是將問題的所有子問題分層羅列,從最高層開始,并逐步向下擴展。
邏輯樹的作用主要是幫我們理清自己的思路,避免進行重復(fù)和無關(guān)的思考。
邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則:
要素化:把相同問題總結(jié)歸納成要素。
框架化:將各個要素組織成框架,遵守不重不漏的原則。
關(guān)聯(lián)化:框架內(nèi)的各要素保持必要的相互關(guān)系,簡單而不孤立。
缺點:涉及的相關(guān)問題可能有遺漏,雖然可以用頭腦風(fēng)暴把涉及的問題總結(jié)歸納出來,但還是難以避免存在考慮不周全的地方。所以在使用邏輯樹的時候,盡量把涉及的問題或要素考慮周全。
eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素
4P,即產(chǎn)品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、促銷(Promotion)
eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素
用戶使用行為,即用戶為獲取、使用物品或服務(wù)所采取的各種行動。用戶對產(chǎn)品首先需要有一個認(rèn)知、熟悉的過程,然后試用,再決定是否繼續(xù)消費使用,最后成為忠誠用戶。
用戶使用行為的完整過程:
可以利用用戶使用行為理論,梳理產(chǎn)品分析的各關(guān)鍵指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系,構(gòu)建符合公司實際業(yè)務(wù)的產(chǎn)品分析指標(biāo)體系。
eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素
這些方法論并非只能單獨使用,可以根據(jù)具體情況選擇合適的方法論嵌套使用。
明確數(shù)據(jù)分析方法論的主要作用:
理順分析思路,確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化;
把問題分解成相關(guān)聯(lián)的部分,并顯示它們之間的關(guān)系;
為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向;
確保分析結(jié)果的有效性及正確性。
明確數(shù)據(jù)分析方法論和數(shù)據(jù)分析法的區(qū)別:
數(shù)據(jù)分析方法論主要是從宏觀角度指導(dǎo)如何進行數(shù)據(jù)分析,它就像是一個數(shù)據(jù)分析的前期規(guī)劃,指導(dǎo)著后期數(shù)據(jù)分析工作的開展。而數(shù)據(jù)分析法則指具體的分析方法,比如對比分析、交叉分析、相關(guān)分析、回歸分析等。數(shù)據(jù)分析法主要從微觀角度指導(dǎo)如何進行數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11