雨沐田：數據分析從何處入手？

看到標題，有童鞋就說了，這不廢話嘛，之前說過數據分析的6個步驟，第一步就是確定目標，設計分析思路；不就是從這裡開始的嗎？

對，沒錯，這話沒毛病！

但真動起手來，僅靠知道步驟是不夠的，今天再深入一些，把第一步再分解分解，先看數據分析的6步驟：

一、先說確定數據分析目標

這個倒也簡單，實際工作中，絕大部分情況，分析目標不是由你來定，是由你的老闆或甲方來定。

某電商企業案例：

某電商網站有1000款產品，上線一年後，老闆為了提高運營效率，決定下架500款產品，請你進行數據分析，一個月內提交一個清單，交公司參考決定。

這個數據分析的目標夠清楚吧，可是如何開始呢？

有小夥伴按耐不住了，就說了，第二步是準備數據，那就開始吧，找各個部門去要數據，一切按步驟就可以了。就如此開始嗎？

二、再說分析思路

接著上面的說，事情沒有那麼簡單！

我要問你，你打算收集那些數據？這個500款產品的判定標準如何？

所以確定分析目標後，要做的第一件事情是確定分析思路，何為分析思路？看下文分解：

舉個舌尖上的例子：

三五好友家中相聚，你打算做最拿手的魚展現廚藝，可是應該挑什麼魚？如何做法呢？雖然你精通各種魚各種做法，但此時也不可隨意發揮，應該考慮客人的情況：是否有老人？是否有小孩？朋友們喜歡的口味等等...

稍微一想，發現有2個5歲小孩，朋友們都是南方人，夏日炎炎，於是最終決定做一個刺少適合小孩吃的，適合南方人口味的、適合夏天吃的清蒸鱸魚。結果大受歡迎，被大人小孩各種誇讚。

其實對於做魚，可選的魚品種太多，到市場里隨隨便便十幾種是有的，做法也很多，清蒸、紅燒、燒烤、油炸等等，但最終決定要取決於吃魚的場景和吃魚的人。

而這個確定選用鱸魚、採用清蒸的過程就是確定思路的過程。

魚吃完了，回到正題，數據分析和這個吃魚的例子很相似，數據很多，你要選那些？分析標準有很多，你要用那種？而確定這些的過程就是確定分析思路的過程。

老闆要下架500款產品，初步判斷應該是太多產品分散了團隊的精力，佔用了過多的資源，導致運營效率不高、盈利水平不高。

有了初步的判斷後，和老闆溝通了一次，從公司管理層面了解了做出這個決定的原因，同時和運營部門、物流部門、客服部門等進行了必要的溝通，驗證和明確了做出這樣決定的初衷：

企業由於產品鋪的太多，從而導致和供貨商的溝通成本很高、倉儲成本很高、物流成本過高、推廣費用太過分散，從而導致運營效率不高、總體成本過高、盈利水平低下的結果，所以決心下架500款產品，大力壓縮成本，營銷費用聚焦到更少產品，總體上提高運營效率，打造精品爆款，從而實現盈利水平上升的目的。

知道了分析目標背後的原因，也為數據分析的開展明確了方向。

繼續梳理思路，按一般情況，銷售的產品中必然有銷量很好的和銷量很差的，我們應該先把這2類產品排除開，這個要驗證，需要最近一年的銷售數據。

排除掉最好最差的2類產品後，剩下的大部分應該是表現中等的產品，這些產品才是分析的重點，銷量有好壞，但沒有太大的差異，且銷量表現並不穩定，這類產品要從銷量、成本、利潤、投訴率、退貨率等方面綜合考慮，對這些產品的歷史表現做出評價，所以需要與這些指標相關的所有數據。

有了歷史表現數據後，再重點分析這些產品最近三個月的銷售趨勢，以判定其增長潛力。

最後，通過歷史表現+增長潛力綜合評價，做出選擇即可。

至此，數據分析的思路整理完成，之後就可以考慮進入數據收集的步驟了！

這個案例的實際情況要更為複雜，還要考慮外部因素，對同類網站同類產品進行對比分析等，但對於如何確定分析思路，以上分解應該能說明問題了。

數據分析不是一頭扎進去就能做好的，需要明確的目標和清晰的思路。數據分析最害怕的是方向偏離，做無用功。所以整理思路是重中之重。

不知道你對數據分析思路整理是否有了清晰的認識呢？