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2017-07-25T20:27:27+00:00
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這是一篇方法論。是的,很枯燥。在知乎、woshipm、pmcaff、產品100等搜索了大量的數據分析相關的文章,發現沒有多少適合自己的,因為內容太過碎片化,就買了一套書,開始系統的學習。當你完成一份數據分析報告時,不知領導是否有問過你,「你的分析方法論是什麼?」。如果分析方法論不正確或不合理,那分析結果參考價值幾何呢?◆ ◆ ◆困惑相信很多人在做數據分析時,會經常遇到這幾個問題:不知從哪方面入手開展分析;分析的內容和指標常常被質疑是否合理、完整,自己也說不出個所以然來。當然我也一樣,處在數據分析的學習階段,對這些問題常常會感到困惑。這就是為什麼強調數據分析方法論的原因。當方法論結合了實際業務,才能盡量確保數據分析維度的完整性和結果的有效性。數據分析的三大作用,主要是:現狀分析、原因分析和預測分析。什麼時候開展什麼樣的數據分析,需要根據我們的需求和目的來確定。數據分析的一般步驟:◆ ◆ ◆解惑數據分析的目的越明確,分析越有價值。明確目的后,需要梳理思路,搭建分析框架,把分析目的分解成若干個不同的分析要點,然後針對每個分析要點確定分析方法和具體分析指標;最後,確保分析框架的體系化(體系化,即先分析什麼,後分析什麼,使得各個分析點之間具有邏輯聯繫),使分析結果具有說服力。那麼,如何保證分析框架的體系化呢?以營銷、管理等理論為指導,結合實際業務情況,搭建分析框架,這樣才能盡量確保數據分析維度的完整性,結果的有效性及正確性。營銷方面的理論模型有:4P、用戶使用行為、STP理論、SWOT等。管理方面的理論模型有:PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。這裡主要說明:PEST、5W2H、邏輯樹、4P、用戶使用行為這五個比較經典實用的理論,了解如何在搭建數據分析框架時應用它們作指導。(1)PEST:主要用於行業分析PEST,即政治(Political)、經濟(Economic)、社會(Social)和技術(Technological)P:構成政治環境的關鍵指標有,政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策、國防開支水平政府補貼水平、民眾對政治的參與度等。E:構成經濟環境的關鍵指標有,GDP及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。S:構成社會文化環境的關鍵指標有:人口規模、性別比例、年齡結構、出生率、死亡率、種族結構、婦女生育率、生活方式、購買習慣、教育狀況、城市特點、宗教信仰狀況等因素。T:構成技術環境的關鍵指標有:新技術的發明和進展、折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度、國家重點支持項目、國家投入的研發費用、專利個數、專利保護情況等因素。eg:僅作舉例,不代表只考慮這幾點因素(2)5W2H:應用相對廣泛,可用於用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等5W2H,即何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何時(When)、何地(Where)、如何做(How)、何價(How much)該方法廣泛應用於企業營銷、管理活動,對於決策和執行性的活動措施非常有幫助,也有助於彌補考慮問題的疏漏。(3)邏輯樹:可用於業務問題專題分析邏輯樹,又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是將問題的所有子問題分層羅列,從最高層開始,並逐步向下擴展。邏輯樹的作用主要是幫我們理清自己的思路,避免進行重複和無關的思考。邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則。要素化:把相同問題總結歸納成要素。框架化:將各個要素組織成框架,遵守不重不漏的原則。關聯化:框架內的各要素保持必要的相互關係,簡單而不孤立。缺點:涉及的相關問題可能有遺漏,雖然可以用頭腦風暴把涉及的問題總結歸納出來,但還是難以避免存在考慮不周全的地方。所以在使用邏輯樹的時候,盡量把涉及的問題或要素考慮周全。(4)4P:主要用於公司整體經營情況分析4P,即產品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、促銷(Promotion)(5)用戶使用行為:用途較為單一,就是用於用戶行為的研究分析用戶使用行為,即用戶為獲取、使用物品或服務所採取的各種行動。用戶對產品首先需要有一個認知、熟悉的過程,然後試用,再決定是否繼續消費使用,最後成為忠誠用戶。用戶使用行為的完整過程:可以利用用戶使用行為理論,梳理產品分析的各關鍵指標之間的邏輯關係,構建符合公司實際業務的產品分析指標體系。這些方法論並非只能單獨使用,可以根據具體情況選擇合適的方法論嵌套使用。◆ ◆ ◆最後明確數據分析方法論的主要作用:理順分析思路,確保數據分析結構體系化。把問題分解成相關聯的部分,並顯示它們之間的關係。為後續數據分析的開展指引方向。確保分析結果的有效性及正確性。明確數據分析方法論和數據分析法的區別:數據分析方法論主要是從宏觀角度指導如何進行數據分析,它就像是一個數據分析的前期規劃,指導著後期數據分析工作的開展。而數據分析法則指具體的分析方法,比如對比分析、交叉分析、相關分析、回歸分析等。數據分析法主要從微觀角度指導如何進行數據分析。以上內容來自《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇)》大數據周刊郵箱:tougao@bigdatamag.cn眾論大數據 引領大時代

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