马上要高考了，最近跟高三的表弟聊天，他说他对高考非常没有信心，本来能考400分呢，但是现在就只能靠350多分，他觉得很困惑，也不知道要上什么样的大学，也不知道以后要从事什么样的学校。
而且他一点也不偏科，语数外和物理化都是差不多的水平。
我给了他几点建议：一是去找找从高三以来自己的每次统考的成绩大概是多少？
去掉一个最高值去掉一个最低值然后把这些成绩的平均求一下，可能就代表了你的目前大概水平。
从现在到高考还有两个月，我说这两个月你觉得提高100分难不难。
他说难。
我说废话，肯定很难。
然后我问他，你觉得一个月提高50分难不难。
他说也很难。
我说如果把50分均分到每一科目上，每科提高10分难不难？
他说好像是容易点了。
然后你把10分分到四个星期，每个星期每科提高2.5分你觉得难不难。是不是觉得容易多了？
然后我让他去具体针对每一课薄弱的地方、找到薄弱的知识点，集中复习一下，然后去重点复习，这样是不是会容易点。
在这里，我们一听100分好像很难，其实真正你把它拆分到一个个小的小项的时候，其实并不难。
这里用到了一个数据的拆解思维。
我们现在说面临的业务问题，很多时候是比考试要难受一点的。
每个业务都应该都其相对应的指标，也就是数据，借助数据分析，逐步提升业务的增长。
可以说，任何一个业务，离开了数据都是没有灵魂的。
作为一名运营人或者产品人，数据能够真真实实的帮助我们解决非常非常的多问题。
下面针对我最近学到的一些数据分析方法做了一些梳理，供大家参考。
数据分析.png
01为什么要进行数据分析？
对于80%的运营人来说，是很少接触的全面的数据分析体系的，要么公司太小，根本没有统计到历史数据进行分析，要么是没有数据分析的思维。
数据分析对于我们来说，有什么样的价值？
首先，随着增量时代转向存量时代，未来互联网公司大多时候拼的是运营能力，运营能力这里面就要包含比较核心的一点，那就是数据分析能力。
上到一个公司的战略指标，下到单个员工的KPI指标，数据分析是一个人必须要突破的瓶颈。
只有拥有数据分析的思维方式，运营之路才会走得更远，更久。
其次，不止是做运营，对于职场人来说，我们最重要的是要建立数据拆解的思维方式，这也是金字塔原理中的一种系统性的思维架构方式。
最后，任何业务应该对具体的目标结果负责，不管是HR还是财务，哪怕是前台行政其实都可以运用数据指标来拆解工作。
可以肯定的说，不对数据结果负责的运营动作基本上都是不穿裤衩上街——耍流氓，这么一说，好像大部分都是流氓了。这世界真魔幻，换个角度好像大部分人就是流氓了。
就是耍流氓，数据分析也能让你耍的更好。
02常见的指标拆解思路？
那么我们就要开始耍流氓，哦不是，是数据分析的一些思路的介绍。
不妨先问一下自己一个问题：
工作中，你知不知道你所负责的最重要的指标是什么？
如果你不知道，那你就要好好看下去，如果你知道，那你也应该看看。
所以我们要做的第一步，就是找到这些指标并且清晰的定义它。
如果没有，你就要想办法把它定义出来，并且想办法量化出来。
如果有，那请看下一步。
第二步，拆解关键的数据指标。
如何拆解？
就像我们一开始提到表弟要高考提高成绩的案例，我们要对影响其成绩的几种因素找出来，并且针对每种因素做具体的分析。这个具体的分析过程，就是拆解，拆解完成之后，我们就可以获得更加进一步的行动方向和具体问题定位。
第三步，分析指标背后的现象。
每一个数据指标，其背后都在对应着一种数据现象，这种数据现象能够我们业务逻辑。
比如说，DAU(日活）这个指标，他背后代表的是用户使用我们产品的数量说明，一般来说，数值越大，越能代表我们的产品实际情况。
第四步，找到每一个指标可以优化的点，我们就需要快速的行动，进行优化
然后不断的进行优化和验证，实现业务的正向良好增长。
03分析历史数据找到业务增长点
利用数据处理还可以通过分析历史的数据找到业务增长的方向和业务增长点。
如何理解呢？
首先要有历史的数据，这里很多人可能会遇到困难的点，我没有历史数据怎么办？
你一定有少量的历史业务数据，可能不全，这个时候我们要有意识的去搜集历史数据，从而逐步优化。
找到历史数据的时候回，按照我们上面所讲的步骤去找到关键指标的部分，通过讲关键指标拆解为一级二级三级指标，从而逐步实现增长目标的预估（详情可看开始图片）
那么如何进行目标的预估呢？
因为我是做财商课程教育的，我拿我的案例举个例子。
我们现在我的营业额是8万，但是我下个月想要增加到15万万营业额，那么我们可以做拆解呢？
销售额是一级指标。销售额（GMV）=流量转化率客单价
我可以看到我这个月流量是10万10%8元=8万元。
那么二级指标是什么？
流量、转化率和客单价都是二级指标。
那我们实现新增的目标有哪些？
我假设极端情况，转化率不变，客单价不变，那我的流量就要变成15万/10%/8=18.75万
所以我流量要涨1.8倍左右。
如果流量不变的情况下，我的转化率要提高1.8倍
也就是说，我假设极端情况下的流量和转化。
但实际情况是，我流量涨到13万，转化率到14%，也是可以达到目标的。
所以，我们要计算极端值方案。
然后退而求其次逐步找到业务方案。
最后产出执行方案。
本篇先暂时更新到这里，下篇文章我们来谈谈如何结合历史投放数据筛选渠道，以及异常数据指标的判断与分析。
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