數據分析原理

From： 公眾號 PowerBI大師

提起「數據分析 」這個詞，你可能會聯想起統計學、模型、計算機語言等高門檻辭彙，再加上市面上各類大數據分析文章和專業名詞的渲染，把它搞得望而卻步。它真的有那麼高不可攀嗎？

我先來講個小故事：

姥姥給了你一塊糖，你感到非常的開心；當你發現她給了你弟弟兩塊糖時，你可能整個人都不好了......其實這個就是數據分析，數據只有放在一起做比較才有意義。後來你又發現姥姥給弟弟的兩塊糖是大白兔，給你的那塊是費列多，你又開心了，因為費列羅更貴啊！所以數據在對比之前先要明確分類。而你所做的這些分析的目的都是在為了回答一個問題，姥姥對誰更好？

其實數據分析的原理就好比這大白兔和費列羅的道理，很簡單：

所有的分析都是用分類和比較的方法來回答問題。

所有的分析都是用分類和比較的方法來回答問題。

所有的分析都是用分類和比較的方法來回答問題。

重要的事情請允許我任性地說三遍。

1 分類和比較

數據有兩個構成部分，一個是類別，另一個是度量值。上一個例子中，類別就是大白兔和費列羅 ，度量值就是他們的數量和價格。（這與PowerBI裡面的列和度量值的概念也是基本一致的）拿來一組數據，我們首先要把這個類別和度量值弄清楚，再做比較。這個不難，因為比較的方式一般有兩種，大家看完下面兩張圖就秒懂了：

舉個例子，我們經營一個全國連鎖的咖啡店。有50家各城市咖啡店的2015年到2016年的《咖啡數據表》如下：

我們按照上面的方法去做個拆解：

1）不同分類的同一度量值的比較

一般的分析報告的第一頁我們習慣先做一個總體情況分析，通常我們會按第一種比較方式 「不同分類的同一度量值的比較」，比方說2016年北京市與南京市銷售額的比較，我們可以通過這個比較整體上來看分店的規模

2）同一分類的不同度量值的比較

當需要向下做鑽取分析時，我們一般採用第二種方式「同一分類的不同度量值的比較」，比方說 我們想看北京市分店2016年的詳細經營指標：某產品（拿鐵、大杯）價格、銷售量、增長率、經營店鋪的費用等等。

你會發現，其實無論你做什麼分析，都是按照上述的兩種方式做比較。分清楚類別和度量值也會有利於圖表的製作，在用PowerBI做圖的實際操作中，類別通常是軸和圖例，度量值通常是值。想了解做圖的技巧知識，請翻閱《數據可視化》章節。

2 回答問題

接下來的回答問題是最考驗邏輯思維的部分。我們搞定了類別和度量值，就好比玩樂高玩具準備好了零件，而能組裝成什麼就要靠你強大的思維了。

幸運地是，對於商業數據分析，我們往往要回答的基本問題是相同的，尤其是定期的報告會議，我們通常的問題有三個：

1）What 發生了什麼或要發生什麼？- 通過圖表展示經營現狀和預測分析

2）Why 為什麼？ - 通過互動式圖表分析來發現導致現狀的原因

3）How 我們該怎麼做？- 向管理層提建議

3 總結

分析的最重要環節是弄清楚我們要回答的問題是什麼，這也是做分析最有價值的部分。我們引用愛因斯坦的一句名言來說明界定問題的重要性。

「如果給我1個小時解答一道決定我生死的問題，我會花55分鐘來弄清楚這道題到底是在問什麼。一旦清楚了它到底在問什麼，剩下的5分鐘足夠回答這個問題」----愛因斯坦

這是一個需要你靠思考和實踐來修鍊的環節，建議大家多讀一些邏輯思維、金字塔原理、麥肯錫方面的書籍來獲得營養。在本節《數據分析原理》中，我就不多做講解了。如果這個章節你只能記住一件事，請記下： 所有的分析都是用分類和比較的方法來回答問題。帶著這個原理去學習PowerBI，你會發現世界並沒有那麼複雜！

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