作者：接地氣的陳老師 

來(lái)源：接地氣學(xué)堂

要說(shuō)數(shù)據(jù)分析里，什么方法最常用？當(dāng)然是趨勢(shì)分析法。只要和數(shù)據(jù)有關(guān)，幾乎每個(gè)人，時(shí)時(shí)刻刻都在用。很多同學(xué)一聽：“啥？還有這方法啊？我咋沒感覺到呢！”今天我們系統(tǒng)講解一下。

請(qǐng)聽題，下圖是本月1到8號(hào)的銷售業(yè)績(jī)走勢(shì)，看圖回答：

【判斷題】8號(hào)比7號(hào)的業(yè)績(jī)好，對(duì)不對(duì)

【判斷題】7號(hào)比6號(hào)的業(yè)績(jī)好，對(duì)不對(duì)

【判斷題】6號(hào)比5號(hào)的業(yè)績(jī)好，對(duì)不對(duì)

【判斷題】所以本月業(yè)績(jī)向好好，對(duì)不好

思考一秒鐘，估計(jì)一秒鐘不到，很多同學(xué)都能脫口而出答案了

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趨勢(shì)分析法的做法

上題就是通過(guò)業(yè)績(jī)趨勢(shì)圖進(jìn)行分析的直觀體驗(yàn)。很多同學(xué)是不是脫口而出四個(gè)“對(duì)、對(duì)、對(duì)、對(duì)”。是滴，趨勢(shì)分析法的基本原理就是這么簡(jiǎn)單，幾乎是個(gè)人都會(huì)用。

第一步，明確一個(gè)指標(biāo)是正向/負(fù)向。比如本題里，銷售業(yè)績(jī)是個(gè)正向指標(biāo)，肯定大家都希望銷售得越多越好。因此，正向指標(biāo)一天比一天大，就是趨勢(shì)向好，一天比一天小，就是趨勢(shì)不好。

第二步，收集數(shù)據(jù)，觀察指標(biāo)走勢(shì)。因?yàn)橐呀?jīng)明確了“銷售指標(biāo)越高越好”，所以只要觀察數(shù)據(jù)就好了，我們看到一天比一天好，所以能下結(jié)論：銷售趨勢(shì)向好。下邊可以分析為啥銷售這么好了。你看簡(jiǎn)單吧，90%的網(wǎng)上文章、數(shù)據(jù)分析課都是這么教的。

然而，這個(gè)回答是錯(cuò)的。

因?yàn)楦緵]考慮，到底是什么行業(yè)、什么產(chǎn)品的銷售業(yè)績(jī)。不同行業(yè)、產(chǎn)品的銷售，在一定時(shí)間內(nèi)會(huì)呈現(xiàn)不同的銷售走勢(shì)。比如吃喝玩樂(lè)類銷售，往往集中在周末，會(huì)呈現(xiàn)以周為單位的周期性波動(dòng)。比如3C類電子產(chǎn)品，新品上市是最火熱的時(shí)候，之后會(huì)呈現(xiàn)逐步衰退的跡象。當(dāng)銷售趨勢(shì)增加了時(shí)間維度后，才會(huì)呈現(xiàn)出規(guī)律性。

所以，這個(gè)題的前三問(wèn)，都是“對(duì)、對(duì)、對(duì)”，第四問(wèn)則是“不確定”。想要確定，還至少需要，在已經(jīng)做的兩步工作基礎(chǔ)上，再多做兩步。

第三步，樹立趨勢(shì)標(biāo)桿，建立判斷標(biāo)準(zhǔn)。樹立標(biāo)桿的方法有兩種，如果自己熟悉這個(gè)行業(yè)，可以直接根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)，畫出大致走勢(shì)圖。如果不熟悉，可以把時(shí)間往前拖長(zhǎng)，看之前幾周的趨勢(shì)。當(dāng)然，想觀察趨勢(shì)，最好是畫出同比、環(huán)比、三年比三張圖。這樣看的最準(zhǔn)，能最大程度的避免短期波動(dòng)的影響（順便一提，也是為啥大家在做報(bào)表的時(shí)候，經(jīng)常有同比、環(huán)比、三年比三個(gè)指標(biāo)，并且分日、周、月三種口徑統(tǒng)計(jì)，就是為了避免短期影響，觀察趨勢(shì)是否正常）。

第四步，將現(xiàn)狀數(shù)據(jù)套入標(biāo)桿，得出結(jié)論。如果我們已經(jīng)樹立了標(biāo)桿形態(tài)，套入文章開頭的題目的數(shù)據(jù)，馬上會(huì)有不一樣的解讀（如下圖）

所以，為啥有個(gè)名字叫“趨勢(shì)分析法”，而不是“我畫個(gè)折線圖，高了就是好，低了就是不好”。是因?yàn)榧词巩媯€(gè)折線圖，想要不作出錯(cuò)誤判斷，也得按規(guī)矩一步步來(lái)。這就是方法和隨便玩玩的區(qū)別。而下邊我們會(huì)看到，隨便玩玩，經(jīng)常玩出問(wèn)題來(lái)。

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趨勢(shì)分析法的優(yōu)點(diǎn)

趨勢(shì)分析法最大的好處，就是：省事！因?yàn)樗鼰o(wú)需任何理論基礎(chǔ)，無(wú)需任何專業(yè)知識(shí)，無(wú)需很多數(shù)據(jù)，只要有一個(gè)結(jié)果數(shù)據(jù)，無(wú)論是正向還是負(fù)向，都能直接得出判斷。所以它是所有數(shù)據(jù)分析方法里最先被總結(jié)出來(lái)，并且沿用了20多年的祖?zhèn)魇炙嚒?

要知道，在20年前，企業(yè)的數(shù)字化系統(tǒng)還在洪荒混沌狀態(tài)，那時(shí)候的職業(yè)經(jīng)理們想做判斷，可沒有現(xiàn)在這么多明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，于是只能死磕利潤(rùn)、成本、銷售額幾個(gè)結(jié)果數(shù)據(jù)。因此只能死磕曲線走勢(shì)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)60、70后的職業(yè)經(jīng)理人，和85前的數(shù)據(jù)人，都對(duì)曲線走勢(shì)特別敏感，特別喜歡拖三年走勢(shì)，過(guò)往12個(gè)月的走勢(shì)之類數(shù)據(jù)看。

第二個(gè)好處：直接！還拿銷售舉例，很多輔助性活動(dòng)，比如營(yíng)銷活動(dòng)、拉新裂變，到底對(duì)銷售有沒有用？不需要很復(fù)雜的漏斗分析，只要看一眼趨勢(shì)，立馬見效果。越簡(jiǎn)單的方法，在評(píng)估結(jié)果時(shí)越靠譜?。ㄈ缦聢D）。

第三個(gè)好處：自帶標(biāo)準(zhǔn)。曲線走勢(shì)本身，可以成為判斷指標(biāo)好壞的標(biāo)準(zhǔn)，除了上文說(shuō)的自然周期/生命周期型標(biāo)準(zhǔn)，漲跌程度，也能成為判斷標(biāo)準(zhǔn)，這樣省去了大量找標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間。（如下圖）。

 今時(shí)今日，這個(gè)方法也很好用。因?yàn)殡m然我們有條件做ABtest，做漏斗，做多維度交叉分析，但是每天、每時(shí)、每刻都讓你這么搞，你試試看。且不說(shuō)做數(shù)據(jù)的會(huì)累死，為了搞這么多分析，要業(yè)務(wù)延遲上線，APP開發(fā)進(jìn)度減緩，活動(dòng)hold住去一個(gè)個(gè)做埋點(diǎn)、做測(cè)試，你問(wèn)問(wèn)業(yè)務(wù)干不干。所以大量常規(guī)的分析，依然要依靠日?qǐng)?bào)、周報(bào)的數(shù)據(jù)做趨勢(shì)分析來(lái)滿足。

況且，每天、每時(shí)、每刻的數(shù)據(jù)變化，搞得業(yè)務(wù)神經(jīng)過(guò)敏，嚷嚷著要深入分析，結(jié)果事后發(fā)現(xiàn)屁事沒有的情況：非常多！

 3 

趨勢(shì)分析法的不足

不足之一：神經(jīng)過(guò)敏。三人成虎的效應(yīng)，在趨勢(shì)分析里非常常見。具體的如下圖所示。人們往往習(xí)慣于對(duì)：突發(fā)巨大的、連續(xù)幾次的、與前邊連續(xù)幾次不一樣的神經(jīng)過(guò)敏。卻容易忽視更大的問(wèn)題。

不足之二：混雜因素。趨勢(shì)分析在觀察因果效果的時(shí)候，無(wú)法處理混雜因素。在多個(gè)因素疊加的時(shí)候，是無(wú)法區(qū)分出來(lái)真正的關(guān)鍵影響因素的。

不足之三：亂用濫用。注意，趨勢(shì)分析是有前提的，在指標(biāo)是結(jié)果指標(biāo)，有明確的正向/負(fù)向判斷的時(shí)候，才可以使用。其他場(chǎng)景，比如活躍率、消費(fèi)率這種比例，比率類指標(biāo)，不能直接套用，比例/比率類指標(biāo)得先看分子分母到底哪個(gè)引起的變化。比如：用戶注冊(cè)數(shù)、瀏覽數(shù)這種不明確正負(fù)的，也不適合用，至少得跟轉(zhuǎn)化率連起來(lái)看。至于文章開頭所說(shuō)的：看著高了就是好，低了就是不好，更是典型的亂用。

不足之四：缺少洞察。最最最經(jīng)典的場(chǎng)景，就是炒股票。直接上圖，一看就懂。

因?yàn)楸举|(zhì)上，趨勢(shì)是由背后的原因推動(dòng)的。看趨勢(shì)，更得看背后的原因，而不是單純的看著結(jié)果走勢(shì)想當(dāng)然。這也是我們?yōu)樯稌?huì)研發(fā)出ABtest、漏斗圖、多維度交叉對(duì)比等等方法的原因。我們需要簡(jiǎn)單的方法短平快做決策，也需要更復(fù)雜的方法深入問(wèn)題。

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還有哪些祖?zhèn)鞣椒?/strong>