數(shù)據(jù)分析的套路

數(shù)據(jù)其實(shí)是非常的客觀的，但是數(shù)據(jù)本身并不會(huì)告訴你多少有價(jià)值的東西，其中蘊(yùn)涵的內(nèi)容才是我們應(yīng)該去發(fā)掘的。

我們通過數(shù)據(jù)分析將現(xiàn)實(shí)中的問題簡化成數(shù)字問題，從而得到解決問題的建議。

需要注意的是，數(shù)據(jù)分析只是工具，不是目的。我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是為了讓分析結(jié)果能反映現(xiàn)階段的情況，并對(duì)下一步計(jì)劃產(chǎn)生指導(dǎo)意義，所以千萬不要為了分析而分析。

1、明確目標(biāo)

一切分析的基礎(chǔ)都是需要明確目標(biāo)，在此之前，不要開始任何分析，因?yàn)槟呛芸赡苁菬o用功。

一般來說，目的主要有以下三種。

（1）分析現(xiàn)狀，反映目前的狀況，并且?guī)椭覀冎贫ㄏ乱徊接?jì)劃。

（2）分析問題，針對(duì)出現(xiàn)的問題，分析其中的原因并找到解決辦法。

（3）分析變化，當(dāng)產(chǎn)品的情況出現(xiàn)變化時(shí)反映變化的情況，并找出原因，有針對(duì)性的進(jìn)行下一步行動(dòng)。

2、明確分析范圍

因?yàn)閿?shù)據(jù)的量和維度都非常的多，我們?cè)诿鞔_目標(biāo)后，就必須選定我們分析的范圍，明確的分析范圍能避免分析報(bào)告內(nèi)容太多，而且不深入。

需要注意的是，確定范圍后我們就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集了，但是具體要采集什么樣的數(shù)據(jù)，不是我們平常的“自然語言”描述就可以實(shí)現(xiàn)的，需要抽象成“數(shù)學(xué)語言”表達(dá)出來。

3、數(shù)據(jù)采集

確定了范圍后，我們就可以采集數(shù)據(jù)了，需要采集哪些數(shù)據(jù)也是有講究的，它也是需要我們用“數(shù)學(xué)語言”來表達(dá)的。一般來說，需要采集的數(shù)據(jù)分為以下3類，這是最基礎(chǔ)的：名稱、數(shù)量和轉(zhuǎn)化率。

（1）名稱：某些數(shù)據(jù)的結(jié)果不是以數(shù)字形式展現(xiàn)的，比如某某功能。

（2）數(shù)量：這個(gè)比較簡單，比如：某某功能的點(diǎn)擊次數(shù)。

（3）轉(zhuǎn)化率：有些數(shù)據(jù)單獨(dú)的看，是不能說明問題的，例如：光看一個(gè)功能的點(diǎn)擊次數(shù)，我們不能得出這個(gè)功能是否吸引人，是否需要改進(jìn)，我們還需要看完成這個(gè)功能的人數(shù)。然后將兩個(gè)數(shù)據(jù)相除后得到這個(gè)功能的轉(zhuǎn)化率。

以上都是一個(gè)分析中最基礎(chǔ)的指標(biāo)，在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中，還會(huì)有更多更細(xì)致的維度。比如：用戶點(diǎn)擊這個(gè)功能后，停留時(shí)間，退出的數(shù)量，在中途放棄的數(shù)量等等。

4、數(shù)據(jù)清洗

采集數(shù)據(jù)后，這些數(shù)據(jù)并不是直接就可以用的。因?yàn)榭赡軙?huì)有一部分“臟數(shù)據(jù)”會(huì)污染我們的數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響我們的分析結(jié)果。這就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將不符合要的“臟數(shù)據(jù)”清洗掉。

比如，某個(gè)用戶一直在點(diǎn)擊某個(gè)功能，每秒固定點(diǎn)擊1次，然后退出，那么這個(gè)“用戶”很可能是個(gè)機(jī)器，而不是人。這些數(shù)據(jù)是不能用的。

一般“臟數(shù)據(jù)”有以下幾個(gè)類型。

（1）頻率異常：正常用戶的使用一個(gè)功能的頻率一般會(huì)保持在一定范圍內(nèi)，不會(huì)太頻繁。

（2）總數(shù)異常：比如某一個(gè)用戶一個(gè)人就拉高了整個(gè)數(shù)據(jù)的水平，讓某個(gè)功能點(diǎn)擊率陡然上升。

（3）行為異常：這個(gè)就比較復(fù)雜了，對(duì)應(yīng)不同的業(yè)務(wù)有不同的理解。比如：比如一個(gè)購物APP，一個(gè)用戶的多次的下單，然后退貨，這類數(shù)據(jù)就是應(yīng)該排除的。

5、數(shù)據(jù)整理

收集完成后，我們需要對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。因?yàn)槭占鰜淼臄?shù)據(jù)必然是比較亂的，不能直接拿來分析。整理分析分為匯總和拆分兩種。

（1）匯總

有些數(shù)據(jù)比較雜亂無章，我們要按照某個(gè)維度匯總才能進(jìn)行效果的觀察。比如：我們需要觀察某個(gè)功能上線后用戶行為的變化，就可以按照上線前和上線后的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總，然后通過兩份數(shù)據(jù)的對(duì)比來得到結(jié)論。

（2）拆分

有些原始數(shù)據(jù)并不足夠細(xì)致，需要我們依據(jù)數(shù)據(jù)的關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分。例如，一個(gè)功能的入口可能有多個(gè)，我們就需要確認(rèn)每個(gè)入口的量，甚至完成整個(gè)功能的量，這些數(shù)據(jù)會(huì)讓我們更加了解我們的用戶行為。

6、數(shù)據(jù)對(duì)比

整理完數(shù)據(jù)后，我們要進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比。這也是數(shù)據(jù)分析中非常重要的步驟，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析的結(jié)果絕大多數(shù)都來自于對(duì)數(shù)據(jù)的對(duì)比。比如：一個(gè)功能改進(jìn)前和改進(jìn)后的轉(zhuǎn)化率，肯定要經(jīng)過對(duì)比才能知道我們的改進(jìn)是不是有效的，有效多少。通常對(duì)比方法有以下幾種。

（1）時(shí)間對(duì)比。通過時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后進(jìn)行對(duì)比數(shù)據(jù)。例如：某個(gè)營銷活動(dòng)，促進(jìn)注冊(cè)、活躍等，我們就可以得出這個(gè)營銷活動(dòng)能夠帶動(dòng)日活的結(jié)論。

（2）空間對(duì)比。在我們生活的世界中，因?yàn)槿藗兯嬖诘目臻g不同，會(huì)有不同的行為。比如：通過數(shù)據(jù)分析，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，東北的羽絨服效率比海南高，于是我們就可以判斷羽絨服在東北更加暢銷。

（3）人群屬性對(duì)比。在用戶畫像中也提高過。不同的年齡層對(duì)于不同事物的看法不同，會(huì)導(dǎo)致某個(gè)功能在不同人群中的差異性。

依據(jù)分析目的靈活地選定對(duì)比范圍，能讓我們從數(shù)據(jù)中挖掘到我們想要的東西。

7、原因探尋

數(shù)據(jù)，通過對(duì)比呈現(xiàn)出來，能夠反映一定的現(xiàn)象，但是造成這些現(xiàn)象的原因還需要我們來尋找。

原因的分析方法有很多，可以正推導(dǎo)、反推導(dǎo)。我們可以結(jié)果，那假設(shè)原因，再去求證?；蛘咄ㄟ^某個(gè)功能的整個(gè)流程進(jìn)行梳理和復(fù)盤，結(jié)合數(shù)據(jù)來分析每一步發(fā)生這種情況的原因。

或者通過數(shù)據(jù)來復(fù)盤某一個(gè)活動(dòng)，來分析活動(dòng)輸出的這種數(shù)據(jù)或好的或壞的原因是什么。

8、展現(xiàn)結(jié)果

完成上面的7步，我們的數(shù)據(jù)分析報(bào)告也就差不多了，當(dāng)然我們必須形成一個(gè)比較完整的文檔來反饋給相關(guān)人員。

我們可以把報(bào)告分成以下3部分。

（1）數(shù)據(jù)分析背景：向大家交代分析的背景與原因。

（2）主要結(jié)論：給出主要結(jié)論，方便不需要了解細(xì)節(jié)的人閱讀，或領(lǐng)導(dǎo)。

（3）具體分析過程：向大家說明分析的步驟并展示具體數(shù)據(jù)。

這樣就完成了一篇還比較靠譜的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。