2-數據分析的基本思路

數據分析的基本思路

目 錄

一、數據分析的基本思路

1. 數據需求——根據目的明確指標
2. 數據監控——發現問題
3. 數據分析——定位問題
4. 數據作用——解決方案並檢驗效果

數據分析的基本思路

數據需求——根據目的明確指標

1. 首先根據業務目的明確核心指標；
2. 然後運用杜邦分析法，將核心指標分解為幾個關鍵指標組合成的等式。從而明確了所需重點關注的因素，量化了各因素的重要性和各因素之間的關聯性；

指標更多應該關注『率』，一般來說絕對數的提升難度遠大於『率』。

數據監控——發現問題

1. 同類對比（橫向比較）：關鍵性指標的與同領域或類似的產品做橫向對比；
2. 時間趨勢分析（縱向比較）：關鍵性指標的歷史變化。

數據分析——定位問題

1. 漏斗分析：看影響該指標的整個業務流程中，各個環節的轉化率，找出轉化率異常的環節；
2. 多維尺度分析：根據轉化率異常環節對應的異常指標，我們需要推測其原因（why）。而用戶做出各種行為的動機都是基於各自不同場景，所以要基於場景去推測指標異常的原因。什麼樣特徵的用戶（who）在什麼時間（when）在什麼地點（where）做了什麼（what），行為路徑是怎麼樣的（how）以及是在什麼狀態下做的（howmuch）。分析是哪些場景維度的差異造成了指標的異常。

數據作用——解決方案並檢驗效果

1. 根據數據反映出來的問題，並結合實際的業務（與業務方溝通），給出分析結論和合適的解決方案。
2. 業務方根據解決方案優化產品或運營。
3. 後續效果追蹤，（考察指標是否有提升，是否帶來其他不良影響），衡量方案是否有效

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詳細的分析思路與方法，請見《數據體系架構》專欄

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