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原文链接：数据分析的核心思路
不管你是产品、运营、还是市场，是否经常遇到以下几种情况：
上线某个新产品、新功能，要监测该产品/功能的效果，既要看总体表现，又要看细分维度
策划某个营销活动，要明确活动的目标用户群体、用哪种方案能够带来最优的活动效果
投放某个渠道，渠道 ROI 又出现了较大的波动，需要找出数据波动的原因..
针对一个又一个问题，如果没有清晰的问题分析思路，即使解决了当前的问题，等你遇到新的问题感觉又无所适从。那么数据分析这件事情，不管是放在产品、运营、还是市场，都是一门必修课。从本质上，数据分析最终目的就是解决问题。有可能你做的项目没有一个专门的数据分析平台，没有数据后台，但我觉得这并不妨碍你去思考这个数据表现出来的问题该如何解决（可能 Excel 就可以解决很多你遇到的问题了）
今天要分享的，就是当你在工作中遇到了某个数据出现问题的时候，怎么去分析某个数据问题的思路。
既然是解决问题，那么就会涉及到之前提到的解决问题的思路：【项目管理之6步问题解决工具】
结合问题解决工具和数据分析的常用流程，可以提炼出数据分析的核心思路：
1. 发现数据问题后，定义 X 问题
【XY 问题：你想解决问题 X，但觉得 Y 可能是解决 X 问题的方法，但是你不知道 Y 应该怎么做，于是你去问身边的人 Y 应该怎么做；但是 Y 不一定是 X 的解决方法，通俗地讲叫作 “过早下结论”】
(https://en.wikipedia.org/wiki/XY_problem)
所有分析的源头，必须是要先识别要解决的重要问题是什么，为什么是最重要的。当你确定了是什么，和为什么重要，那么也就逐渐明确了数据分析的目的。
【定义 X 问题技巧】
可以根据不同类型的问题，用一个包含”如何、是否、原因是什么”问句来描述，比如：
验证类 —— 有了假设和多个可能解决的方案，验证结果：”策略A，B，C哪种方法可以提升转化率”；”策略A是否可以提升转化率”
找原因类 —— 某个数据出现了剧烈波动，寻找背后原因以及解决方法： “导致转化率急剧下跌的原因是什么”
预测类 —— 寻找事物发生的规律，来预测接下来即将发生的事件，比如 “学生放假对课程销售转化率是否有影响”
问题具体化，不可太过于宽泛，否则数据收集会变得很困难，比如某个产品数据有没有变好？
2. 定位问题，识别根本原因
那么经过定义 X 问题，明确了数据分析的目的后，就需要开始找问题出在哪儿。那么就有几个数据分析的方法了，给大家分享几个常见的分析方法：
· 全链路分析
对整个环节的每个节点进行分析，比如大家熟知的漏斗模型，AARRR 模型，都是典型的全链路分析；以及业务模型中的用户生命周期、产品生命周期等，针对产品，或者运营整体的每个节点进行分析。
【全链路分析的核心步骤】
梳理链路关键节点，确定关键节点的数据指标。
针对每个关键节点进行数据洞察，查看问题点和增长点
· 组成因子分析
把整体目标按照某种分类标准，分解成不同的组成因子。因为整体目标只能看到目标达成的结果，不知道是如何达成的，执行细节是如何。
【组成因子拆解的技巧】
尝试多种方式、不同维度
优先考虑项目团队习惯的拆解思路
· 影响因子分析
很多时候，因子对结果的影响是定性的，而不是像组成因子一样是定量的，所以并不能完全把结果拆成多个因子相加。那这个时候可以用影响因子分析，列出对结果有影响的因子逐个分析。
比如说销售额，影响因子有商品、会员、客服、流量、活动等，但你不能说销售额=商品+会员+客服+流量+活动，对吧？
· 枚举法
简单粗暴地列举出所有可能影响这个数据的因素。枚举法大概会有以下 3 大步骤：
在列举的时候，也可以用到亲和图，分类别列举。
并且一定要有排序思维（将某个指标降序或者升序排列）比如说在分析某个竞争对手的自然搜索关键词的时候，面对大量的数据，先确定关注哪一部分数据能带来最大的收益：
比如我在分析竞品 Google Organic Search 关键词流量的时候：
分类枚举不同的关键词（非品牌词有哪些、品牌词有哪些）
对不同类别的词的数据进行排序：
将非品牌词的 Search Volume 降序排列：看看哪些词汇用户搜的最多
将品牌词的 Traffic（%）降序排列：看看哪些品牌词带来的流量占比最大
3. 提炼出有效的、明确的数据结论
优秀的数据结论，并不是得到一堆图表，它是有价值的结论。培养一种 “以终为始” 的思维，从最终结果出发，反向分析过程或者原因，寻找关键要素，采取相应的策略，从而达成结果并且解决问题。
那么怎么样得到有价值的数据结论呢？一般有这么几个步骤
明确业务目标
“增减” 分析：增加收益、减少损失：
增加收益：增加收入、提升转化率、优化体验、增加用户参与度等
减少损失：减少失败率、流失率等
对业务进行分析（步骤2：定位问题、识别根本原因）
为自己的结论给出数据支撑
参考资料：
PMBok 6.0
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