为什么数据分析思维重要

不知道问题发生没
不知道问题在哪
不知道为什么
不确定分析对不对
不确定执行结果
不知道是否加薪

三种核心思维
七种分析思维技巧
在业务时间锻炼分析能力

1.数据分析的三种核心思维：

结构化
公式化
业务化

1.1 结构化：

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将分析思维结构化：
将论点归纳整理
将论点递进和拆解
将论点完善和补充

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核心论点：
寻找金字塔的塔顶，它可以是假设，是问题，是预测，是原因
结构拆解：
自上而下，将核心论点层层拆解成分论点，上下之间呈现因果或者依赖关系
MECE:
相互独立，完全穷尽，论点之间避免交叉和重复，分论点们要尽量完善
验证：
不论核心论点还是分论点，都应是可量化的，用数据说话，它们必然是可验证的。

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借助思维导图 xmind
结构化不是完美的

1.2 公式化

结构化是分析的思维，但它还不够数据，而且难免有发散的缺点，因此还需要公式化的思维

公式化
上下互为计算 左右呈现关联
一切结构皆可量化 最小不可分割

例子：
销售额由什么组成？销量*单价
利润由什么组陈？销售额受益-成本
销售额是单一维度吗？不是。销售额是多个商品/SKU的总和
地区的销售是由什么组成？是不同线下渠道的累加
销量还能细分吗？不妨想想人均销量和购买人数

不同类别的业务叠加可以用加法
减法常用来计算业务间的逻辑关系
乘法和除法是各种比例或者比率

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1.3 业务化

预估共享单车投放量：
从城市流动人口计算
从人口密度计算
从城市交通数据计算
从保有自行车计算

但是单车是有损耗的，计算公式中应该考虑单车的损耗因素

在数据分析中，要考虑分析是否贴合业务：
有没有从业务方的角度思考
针对分析出原因了吗
能不能将分析结果落地

用结构化思考+公式化拆解，获得了最终分析论点，但是很多时候，是现象，数据是某个结果的体现，不代表原因

那么作为数据分析师，要考虑设立哪些指标，换位，如果是参与其中的人，会怎么考虑，有哪些行为。

结构化思维--结构化数据--结构化业务数据
捋顺思路--将其可视化--落地、贴合业务

2. 数据分析的七种思维技巧

三种核心思想是框架性的指引，实际应用中也应该借助思维的技巧工具，达到四两拔千金的效果，并且，它们应该足够简单和有效

象限法
多维法
假设法
指数法
二八法
对比法
漏斗法

2.1 象限法

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象限法：
核心：
一种策略驱动的思维

优点：
直观、清晰、对数据进行人工的划分，划分结果可以直接应用于策略

应用：
适用范围广，战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等

须知：
象限划分可以按中位数，也可以按平均数，或者经验

2.2 多维法

用户统计维度：性别、年龄……
用户行为维度：注册用户、用户偏好、用户兴趣、用户流失……
消费维度：消费金额、消费频率、消费水平……
商品维度：商品品类、商品品牌、商品属性……

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多维法：
核心：
多维法是一种精细驱动的思维

优点：
处理大量数据、维度丰富且复杂的数据具有好的效果，但是维度过多，会消耗不少时间

应用：
只要数据齐全且丰富，均可以应用

须知：
对不同维度进行交叉分析时，需要注意辛普森悖论
规避辛普森悖论：钻取 drill down (细分维度)

2.3 假设法

很多时候，数据分析是没有数据可以明确参考的，不如新进入一个市场，公司开拓某样产品，需要预测一年后的销量，或者产品的数据基础非常糟糕，拿不到数据，这时候需要用到假设法

公司在节日进行了依次营销活动，APP上的销量数据整体比上周上升了20%，因为统计失误问题，拿不到明细数据，也就是说，活动效果是一个黑盒子。现在的问题是，销量本身就有可能因为节日提高，那么怎么证明活动是有效或者无效的呢？

假设活动是有效的：

• 思考一下，活动有效的话，会发生什么事情？
• 会有一定数量的用户购买，如果能证明这条，那么有理由相信活动是有效的
• 用户通过活动购买商品，会发生什么可观测行为？假设一些用户会评论留言，那么可以统计提及活动的字眼
• 当用户提及了这次活动，接下来的问题是，有效了多少？10% 20%？
• 假设参与活动的用户行为没有变化，那么通过历史数据的用户评论占比，反推购买人数。

作为自营电商的数据分析师，在商品提价后，分析收入会不会有变化？

• 假设商品提价后，销量一定会下降，问题是销量下跌多少
• 首先假设流量不会变化，流量和渠道营销正相关，商品价格影响转化率，那么现在确定转化率的波动
• 找出平时的转化率，预估提价后转化率的变化，假设各类型用户对价格敏感程度不同，那么将用户划分为忠诚用户、普通用户、羊毛党
• 不同用户层次数量不同，反应不同，忠诚用户转化率变化极低，羊毛党几乎不会转化，这些数据可以凭借经验做出假设，最后汇总

假设法：
核心：
是一种启发思考驱动的思维

优点：当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的过程

应用：
它更多是一种思考方式，假设--验证--判断

2.4 指数法

中国今年的经济指标如何？
美国NBA最佳球员是谁？
竞争对手产品表现如何？

NBA比赛数据贡献值=
（得分+篮板+主公+抢断+封盖）-（出手次数-命中次数）-（罚球次数-罚球命中次数）-（失误次数/球员上场比赛的场次）

很多时候，我们有数据，但是不知道怎么用，就是因为缺乏了一个有效性的方向。这个方向可以成为目标指数，通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的。

方法：
1.线性加权
不同指标有不同的权重 根据具体情况赋予权重

2.反比例
忠诚指数=1-1/各月消费次数 再对每月数据进行平均计算
也可对不同月份的忠诚指数设置权重

3.log

指数法：
核心：
是一种目标驱动的思维

优点：
目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的知道做东，一旦设立指数，不易频繁变动

应用：
和假设法不同，假设法是缺乏有效的数据，指数法是无法利用数据而将其加工成可利用的数据

须知：
指数法没有统一的标准，很多指数更依赖经验的加工

2.5 二八法

二八法则在数据分析中的应用：
数据中，20%的变量将直接产生80%的效果，数据分析更该围绕这20%做文章；
持续关注topN的数据是一个非常好的习惯，尤其在部分行业；
虽然指标很多，但往往某些指标更有价值，二八法则不仅能分析数据，也能管理数据

二八法：
核心：
是一种只抓重点的思维
优点：
和业务紧密相关，和KPI更紧密相关，几乎花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比很优
应用：
二八法则存在于几乎所有的领域，所以这种分析思维没有局限
须知：
在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

2.6 对比法

好的数据指标，一定是比例或者比率
好的数据分析，一定会用到对比

老王卖水果，今天卖了1000元水果，这个数据有分析价值吗？
老王卖水果，今天卖了1000元，昨天卖了800元，这个数据分析有价值吗？
老王卖水果，今天卖了1000元，隔壁的老马卖了2000元，这个数据分析有价值吗？
老王卖水果，今天卖了1000元，昨天卖了800元，隔壁的老马昨天卖了3000元，今天卖了2000元，这个数据分析有价值吗？
老王花了3000元的营销成本卖了1000元水果，这个数据分析有价值吗？
老王其实是王健林，他有几百亿资产，他卖水果卖了1000元，这个数据分析有价值吗？

节日大促，女生消费占比从60%变为70%，得出结论女生节日爱消费

• 这个结论是有问题的
• 占比提高了，不代表绝对值提高了。某商品平时销售额100万女生占60万，节日销售额80万女生占56万，女生真的消费变高了？
• 谁说节日销售额会提高？别忘了竞争对手
• 孤数不证

竞争对手对比
类别对比
特征和属性对比
时间同比环比
转化对比
前后变化对比

对比法：
核心：
对比法是一种挖掘数据规律的思考方式

优点：
对比法可以发现很多数据间的规律，它可以与任何思维技巧结合，比如多维对比、象限对比、假设对比等

应用：
对比更多是一种习惯，是数据分析的牛角尖，一次合格的分析，一定要用到N次对比

须知：
在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

2.7漏斗法

核心：
漏斗法是一种流程化的思考方式

优点：
单一的漏斗分析没有用，转化率20%，但是能说明什么呢？它要和其他分析思维结合，比如多维，比如对比

应用：
涉及到变化和流程的都能用

须知：
单一的转化率没有用