五分鐘技術(shù)趣談 | 淺談工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法

作者：朱濤，單位：中國移動智慧家庭運營中心?融合通信系統(tǒng)部

在當(dāng)今數(shù)字化的時代，幾乎每一個崗位需求都要求具備“數(shù)據(jù)分析能力”，數(shù)據(jù)分析不僅僅是一項專業(yè)的職位，而是自身能力不可或缺的一種“軟實力”。當(dāng)我們有了數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)如何才能產(chǎn)出有價值的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容呢？本文將從業(yè)務(wù)指標(biāo)建立、業(yè)務(wù)指標(biāo)體系搭建到常用的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行介紹。

Part 01●??什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)?●

現(xiàn)代管理學(xué)之父，彼得德魯克說過，“如果你不能衡量，那么你就不能有效增長”。而如果你要衡量，那么你需要的就是相關(guān)的指標(biāo)。比如，學(xué)習(xí)成績、排名、銷售額、PV、UV......

那么常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)有哪些呢？

圖2 常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)

這么多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，該如何進(jìn)行選擇呢？

-好的數(shù)據(jù)指標(biāo)往往是“比例”。絕對值數(shù)據(jù)常常作為描述性分析，得到的是客觀事實，但并不能評價業(yè)務(wù)發(fā)展情況，而環(huán)比、同比或者占比則可以一目了然。

-找準(zhǔn)真正的關(guān)鍵指標(biāo)。根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展情況找到關(guān)鍵指標(biāo)，也就是下文提到的業(yè)務(wù)指標(biāo)體系中的一級指標(biāo)。

Part 02●??什么是業(yè)務(wù)指標(biāo)體系?●

指標(biāo)體系：從不同維度梳理業(yè)務(wù)，把指標(biāo)有系統(tǒng)地組織起來。指標(biāo)體系=指標(biāo)+體系，一個指標(biāo)不能叫指標(biāo)體系，幾個毫不相關(guān)的指標(biāo)也不能叫指標(biāo)體系。

如何評價一家公司是否健康運營，可以通過業(yè)務(wù)指標(biāo)體系進(jìn)行評價，然后快速定位到異常指標(biāo)，分析業(yè)務(wù)問題→解決問題→繼續(xù)監(jiān)控指標(biāo)，從而形成閉環(huán)，減少經(jīng)營損失，使其健康發(fā)展。如何建立業(yè)務(wù)體系？

明確部門KPI，確定一級指標(biāo)；

了解運營情況，找到二級指標(biāo)；

梳理業(yè)務(wù)流程，找到三級指標(biāo)；

通過報表監(jiān)控，更新體系。

圖3 電商數(shù)據(jù)分析基本指標(biāo)體系

Part 03●??常用的數(shù)據(jù)分析方法?●

在提數(shù)據(jù)分析方法之前，需要重點考慮為什么要學(xué)習(xí)分析方法？需要有“業(yè)務(wù)直覺”，此處的“直覺”不僅僅是“我認(rèn)為”“我覺得”...而是擺事實講道理論證結(jié)論，于是在“擺事實”的階段，我們需要使用到分析方法。

圖4 業(yè)務(wù)思維感知舉例

常用的分析方法有哪些呢？根據(jù)業(yè)務(wù)場景中分析目的的不同，可以選擇對應(yīng)的分析方法。

圖5 常用數(shù)據(jù)分析方法

3.1 邏輯樹分析方法

將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴展。

舉例：費米問題：鋼琴調(diào)音師的數(shù)量=【芝加哥所有的鋼琴師1年的總工作時間】÷【鋼琴師每年的工作時間】

【前者】:芝加哥所有的鋼琴師1年的總工作時間由下面幾個因素決定——需求側(cè)

芝加哥有多少架鋼琴：250萬人口乘以2%=5萬

鋼琴每年要調(diào)幾次音：1年1次

調(diào)一次音要多久：2小時

所以一年的總工作時間是 5萬×1×2=10萬小時

【后者】：鋼琴師每年的工作時間由下面幾個因素決定——供給側(cè)

5天8小時，50個星期=2000個小時

耗費在奔波的路上要減去-20%=1600小時

結(jié)果就出來了：芝加哥大概有10萬 ÷ 1600 ≈ 63個

3.2 PEST分析方法

PEST分析是指宏觀環(huán)境的分析，宏觀環(huán)境又稱一般環(huán)境，是指影響一切行業(yè)和企業(yè)的各種宏觀力量。對宏觀環(huán)境因素作分析，不同行業(yè)和企業(yè)根據(jù)自身特點和經(jīng)營需要，分析的具體內(nèi)容會有 差異，但一般都應(yīng)對政治（Political）、經(jīng)濟（Economic）、技術(shù)（Technological）和社會（Social）這四大類影響企業(yè) 的主要外部環(huán)境因素進(jìn)行分析。

圖6 中國汽車出海目的地考慮因素PEST

3.3 多維度拆解分析方法

多維度拆解分析方法是一種通過將問題或數(shù)據(jù)分解成多個維度來進(jìn)行深入分析的方法。它可以幫助我們更全面地理解問題，并從不同的角度進(jìn)行研究。以下是使用多維度拆解分析方法解決芝加哥調(diào)音師數(shù)量問題的示例：

1)地理維度：將芝加哥地區(qū)拆分為不同的地理區(qū)域，例如城市區(qū)域、周邊區(qū)域等。通過收集每個區(qū)域的數(shù)據(jù)，我們可以了解每個區(qū)域內(nèi)調(diào)音師的數(shù)量并進(jìn)行比較。

2)行業(yè)維度：將調(diào)音師分為不同的行業(yè)類別，如音樂制作、影視制作、廣告制作等。通過研究每個行業(yè)類別中的調(diào)音師數(shù)量，我們可以獲得更詳細(xì)的信息。

3)教育背景維度：研究調(diào)音師的教育背景，例如音頻工程學(xué)位、音樂學(xué)位等。這可以幫助我們了解在不同教育背景下的調(diào)音師數(shù)量和特征。

4)經(jīng)驗水平維度：將調(diào)音師按照其經(jīng)驗水平分為不同的類別，如初級、中級、高級等。通過研究每個經(jīng)驗水平類別中調(diào)音師的數(shù)量，我們可以得出關(guān)于經(jīng)驗水平對數(shù)量的影響的結(jié)論。

5)社交媒體分析維度：利用社交媒體平臺上的數(shù)據(jù)，分析在芝加哥地區(qū)活躍的調(diào)音師的數(shù)量和活動情況。這可以提供關(guān)于調(diào)音師社交媒體使用情況的見解。

通過對以上多個維度進(jìn)行分析，我們可以更全面地了解芝加哥地區(qū)的調(diào)音師數(shù)量，并從不同的角度獲取相關(guān)信息。這種方法可以為我們提供更深入的洞察力，幫助做出更準(zhǔn)確的估計和決策。

3.4 對比分析法

是一種常用的分析方法，通過將不同對象、事物或變量進(jìn)行比較，以便更好地理解它們之間的差異和相似之處。

如何使用對比分析法？1）和誰比？和自己比、和行業(yè)比。環(huán)比、同比一般是指同過去的自己比；與整體行業(yè)比可以對比出來是自身原因還是大環(huán)境的原因。

圖7 某公司1-5月三種產(chǎn)品銷售情況

如上圖所示：注意力不同，表達(dá)的信息也不相同：你的注意可能集中在1月至5月的總銷售額變化趨勢以及銷售額格隨時間變化的規(guī)律，結(jié)論是:自1月以來銷售額正在穩(wěn)步提升，5月環(huán)比4月提升10.06%；若注意在在5月里，結(jié)論是：產(chǎn)品Ａ的銷售額大幅領(lǐng)先產(chǎn)品B和Ｃ；若注意力在C產(chǎn)品，5月增幅最大，環(huán)比上月85.71%，超過公司整體增幅。

3.5 相關(guān)分析法

用于確定兩個或多個變量之間的關(guān)系強度和方向。它可以幫助我們理解變量之間的相關(guān)性，并提供關(guān)于它們?nèi)绾坞S著彼此變化的信息。

舉例：為了分析銷售額下降的原因，我們可以使用相關(guān)分析法來研究銷售額與其他相關(guān)變量之間的關(guān)系。以下是在相關(guān)分析中可以采取的一些步驟：

1)收集數(shù)據(jù)：收集與銷售額相關(guān)的各種可能因素的數(shù)據(jù)，例如市場競爭情況、廣告投入、產(chǎn)品定價、季節(jié)性因素等。

2)計算相關(guān)系數(shù)：使用合適的相關(guān)系數(shù)（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)）來衡量銷售額與其他變量之間的線性關(guān)系。對于連續(xù)變量，可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來計算它們之間的相關(guān)性。對于分類變量，可以使用點二列關(guān)聯(lián)分析來研究它們之間的關(guān)聯(lián)程度。

3)解釋結(jié)果：根據(jù)相關(guān)系數(shù)的值和方向，解釋銷售額下降的原因。例如，如果某個變量與銷售額呈現(xiàn)強負(fù)相關(guān)關(guān)系，那么銷售額下降可能與該變量的增加相關(guān)。

4)進(jìn)一步分析：根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果，進(jìn)行進(jìn)一步的分析，例如回歸分析或因果分析，以確定變量之間的因果關(guān)系。這些分析可以幫助我們確定哪些變量是銷售額下降的主要原因。

需要注意的是，相關(guān)分析可以提供關(guān)于變量之間關(guān)系的統(tǒng)計證據(jù)，但不能確定因果關(guān)系。因此，在解釋銷售額下降的原因時，還需要進(jìn)行更深入的研究和分析，以確定真正的因果關(guān)系。

3.6 漏斗分析法

漏斗分析法是一種用于分析和優(yōu)化購買或轉(zhuǎn)化過程的方法。它可以幫助我們理解用戶在購買或轉(zhuǎn)化過程中的行為，找出其中的瓶頸和改進(jìn)的機會。

圖8 某電商首頁→下單漏斗轉(zhuǎn)化分析

3.7 RFM分析方法

RFM分析方法是一種用于衡量和分類客戶價值的方法，它基于三個關(guān)鍵指標(biāo)：最近一次購買（Recency）、購買頻率（Frequency）和購買金額（Monetary）。通過RFM分析，可以將客戶細(xì)分為不同的組，并識別出具有高價值和潛力的客戶。

圖9 某產(chǎn)品用戶RFM分析

3.8 AARRR模型

是一種常用的營銷分析框架，用于評估和優(yōu)化產(chǎn)品或服務(wù)的用戶生命周期。它由五個關(guān)鍵指標(biāo)組成，分別是：

1)獲得（Acquisition）：指吸引新用戶的活動，如營銷廣告、SEO優(yōu)化等。在數(shù)據(jù)分析中，我們可以跟蹤和分析用戶來源、渠道效果等指標(biāo)。

2)激活（Activation）：指用戶首次使用產(chǎn)品或服務(wù)的體驗，以及達(dá)到預(yù)期價值的程度。數(shù)據(jù)分析可以幫助我們理解用戶的初次使用行為和轉(zhuǎn)化率，以及分析用戶體驗問題。

3)留存（Retention）：指使用戶繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務(wù)的活動。通過數(shù)據(jù)分析，我們可以追蹤和分析用戶的留存率、用戶活躍度，以及發(fā)現(xiàn)用戶流失的原因。

4)推廣（Referral）：指通過現(xiàn)有用戶推薦新用戶的活動。數(shù)據(jù)分析可以幫助我們跟蹤和分析用戶的推薦行為、轉(zhuǎn)化率，以及通過推薦獲得的用戶價值。

5)收入（Revenue）：指通過產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生的收入。在數(shù)據(jù)分析中，我們可以分析用戶的付費行為、收入來源、用戶價值等指標(biāo)。

通過對AARRR模型中的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，我們可以了解用戶的轉(zhuǎn)化路徑、用戶行為特征，以及優(yōu)化產(chǎn)品或服務(wù)的機會，從而提升用戶體驗和增加收入。

圖10 AARRR分析模型介紹

總結(jié)起來，常用的數(shù)據(jù)分析方法包括邏輯數(shù)分析方法、PEST分析方法、多維度拆解分析方法、對比分析法、相關(guān)分析法、RFM分析方法、AARRR模型分析方法、漏斗分析方法等。選擇適當(dāng)?shù)姆椒ㄈQ于數(shù)據(jù)類型、目標(biāo)和問題的性質(zhì)。而分析的價值是能過讓決策者基于此采取行動，否則最嚴(yán)苛最站得住腳的分析方法也毫無用處。

參考文獻(xiàn)

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